Survey Toolbox untuk Penyakit Ternak

Transkripsi

1 Survey Toolbox untuk Penyakit Ternak Pedoman Praktis dan Piranti Lunak untuk Surveillance Aktif Penyakit Ternak di Negara Sedang Berkembang Angus Cameron

2 ACIAR (The Australian Centre for International Agricultural Research) didirikan pada bulan Juni 1982 oleh suatu Undang-Undang Parlemen Australia. Mandat yang diemban adalah membantu mengidentifikasi masalah-masalah pertanian di negara sedang berkembang dan menjadi komisi kerjasama penelitian antara peneliti Australia dan negara sedang berkembangdi bidang dimana Australia mempunyai kompetensi penelitian tertentu. Dalam hal nama dagang digunakan, bukan berarti menyatakan atau mengusulkan ataupun diskriminasi bagi hasil siapapun oleh ACIAR. Australian Centre for International Agricultural Research, 1999 Cameron, A.R Survey Toolbox for Livestock Diseases - A Practical Manual and Software Package for Active Surveillance in Developing Countries ACIAR Monograph m 54, vii p. ISBN X Illustrations: Kongphat Luangrath

3 Prakata Surveillance adalah suatu sistem atau teknik pengukuran untuck memperoleh gambaran mengenai kondisi populasi melalyui pengumpulan, analisis, dan interpretasi data dengan harapan dapat dideteksi sedini mungkin kasus penyakit atau perubahan kesehatan hewan dalam populasi. Hasil surveillance adalah arah pelaksanaan pengobatan dan/atau pencegahan kondisi penyakit dalam populasi. Kegiatan ini sangat penting dilakukan dan dalam penerapannya, ternyata banyan hal yang harus diperhatikan agar dapat diperoleh kesimpulan yang paling mendekati kenyataan sebenarnya. Buku Survey Toolbox: Pedoman Praktis dan Piranti Lunak untuck Surveillance Penyakit Ternak di Negara Sedang Berkembang ini diterjemahkan dari buku dengan judul asli: Survey Toolbox: A Practical Manual and Software Package for Active Surveillance of Livestock Diseases in Developing Countries oleh Dr. Angus Cameron. Buku ini merupakan bahan kuliah dalam kursus Pelatihan yang dilaksanakan dalam kerangka kerjasama Pemerintah Indonesia dan Australia. INI ANSREDEF telah memperoleh kepercayaan dan kesempatan untuck membantu pelaksanaan pelatihan tersebut dan melalui alih bahasa ini sangat diharapkan kelancaran pelaksanaan pelatihan, tanpa dibayangi kendala komunikasi. Selanjutnay diharapkan bahwa ilmu pengetahuan praktis yang diperoleh peserta dapat berkembang dikemudian hari. Penyusun buku ini, Dr. Angus Cameron dari Australia, adalah seorang dokter hewan lulusan University of Sydney tahun 1988 yang mempunyai minat khusus dalam bidang epidemiologi, surveillance dan sistem informasi di negara berkembang. Dr. Cameron memperoleh gelar MVS dari University of Melbourne tahun 1992 dengan mendalami pengobatan dan pembedahan sapi perah, dan selanjutnya memperoleh gelar Ph.D dari University of Queensland dengan disertasi mengenai surveillance aktif dan sistem informasi geografis bidang kesehatan hewan. Alih bahasa buku ini dikerjakan oleh suatu tim dan kendala utama yang dihadapi adalah terbatasnya istilah-istilah teknis dalam Bahasa Indonesia yang mungkin belum memasyarakat secara luas, disamping terbatasnya waktu yang tersedia, sehingga diakui masih banyan istilah yang belum baku telah digunakan. Kepada pimpinan Balai Penelitian Ternak dan Balai Penelitian Veteriner, linkup Pusat Penelitian dan Pengembangan Peternakan, Badan Litbang Pertanian disampaikan penghargaan atas bantuan dan kerjasama baik yang diberikan. Kepada semua pihak yang telah membantu kelancaran penyusunan buku ini disampaikan penghargaan dengan disertai rasa terima kasih. Semoga apa yang telah dihasilkan dapat dimanfaatkan demi pembangunan pertanian berkelanjutan di Indonesia. Tim alih bahasa: Dr. Andi Djajanegara Drh. Indra Tjahyono Ir. Bambang Setiadi, MS Dr. Soebandriyo Drh. Agus Nurhadi, MS

4 Tentang Pengarang Angus Cameron adalah seorang dokter hewan dengan spesialisasi dalam epidemiologi, surveillance dan sistem informasi di negara sedang berkembang. Dia memperoleh gelar kesarjanaannya (S1) dari University of Sydney pada tahun 1988, dan bekerja di peternakan sapi perah di Victoria selama beberapa tahun. Dia melengkapi gelar Masternya (S2) di bidang ilmu pengobatan dan pembedahan sapi perah melalui University of Melbourne pada tahun Angus menjadi anggota the Australian College of Veterinary Scientists pada tahun Angus pernah tinggal dan bekerja di Thailand dan Laos, dimana dia mengambil studi Doktornya (PhD) di bidang surveillance aktif dan sistem informasi geografik untuk kesehatan hewan. Gelar ini dianugrahkan oleh University of Queensland pada tahun Dia senang bekerja di bagian lain negara-negara Asia Tenggara, termasuk Filipina dan Indonesia. Angus saat ini tinggal di Blue Mountain, NSW, Australia, dan bekerja sebagai konsultan bidang keheewanan.

5 Ucapan terima kasih Teknik surveillance, prosedur dan piranti lunak yang dipaparkan dalam buku ini telah dikembangkan selama kursus dua proyek penelitian yang didanai oleh ACIAR. Pertama berjudul Improve methods in diagnosis, epidemiology, economics and information management in Australia and Thailand, dan berlangsung dari tahun 1994 hingga Yang kedua, Development of field survey and information management techniques for animal health priority setting in the Lao People s Democratic Republic berlangsung dari tahun 1996 hingga Saya ingin mengucapkan terima kasih atas dukungan yang berarti/penting dari semua pihak yang telah terlibat dalam proyek tersebut. ACIAR, dan khususnya, Dr John Copland Thai Department of Livestock Development: Dr Pornchai Chamnanpood, Head of Epidemiology Section, Northern Veterinary Research and Diagnostic Laboratory, dan staf Lao Department of Livestock and Fisheries: Mr Singkham Phonvisay, Director General of the Department; Dr Mahanakhone Sourinya, Head of Animal Health Division; Dr Sounthone Vonthilath, Deputy Head; Dr Siseng Khounsy, Head of Research Section; and staff University of Queensland: Dr Pramod Sharma, Department of Geographical Sciences and Planning; Dr Steve Harrison, Department of Economics Australian Animal Health Laboratory (AAHL): Dr Harvey Westbury dan Mr Stuart Blacksell Staf the Queensland Department of Primary Industries Anggota-anggota the veterinary services of Philippines, Vietnam, Cambodia, and Malaysia Dr Murray Maclean dari the Cambodia-Australia Agricultural Extension Project Peternak rakyat Laos dan Thailand utara, yang berpartisipasi dalam kegiatankegiatan surveillance dan khususnya Dr Chris Baldock, of AusVet Animal Health Services.

6 For Catriona

7 Guide to the Manual What do you want to do? Carry out a livestock disease survey Learn more about active surveillance What type of information do you want to collect? What is active surveillance and what is it used for? Chapter 2 Methods for selecting a sample Estimate disease prevalence Estimate disease incidence Detect disease or demonstrate freedom from disease Chapter 7 Chapter 8 Chapter 9 Collecting information using village interviews Restraining animals and collecting specimens Chapter 3 Chapter 4 Chapter 5 I'm not sure Page 36 Analysing survey data Chapter 6 Using the computer programs Chapter 6

8 Daftar Isi Bab 1: Introduksi...1 Bagian II: Latarbelakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan...13 Bab 3: Sampling...39 Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen...87 Bab 5: Wawancara Pedesaan Bab 6: Manajemen dan Analisa Data dengan Komputer Bagian III: Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju Insiden Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit Bagian IV: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12: Lembar Kegiatan Bagian V: Appendices Appendix A: Glossary of Epidemiological Terms Appendix B: Persamaan Statistik Appendix C: Program Komputer Appendix D: Contoh Form Pengumpulan Data...329

9

10 1 Introduksi Daftar isi Bab 1.: Introduksi Surveillance Aktif Untuk siapa buku ini? Cara menggunakan buku dan piranti lunak Bagian I: Latarbelakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan Bab 3: Sampling Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Bab 5 Wawancara Pedesaan Bab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Bagian II: Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju Insiden Bab 9: Survai untuk membuktikkan bebas penyakit Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12: Lembar kegiatan

11 12 Bab 1: Introduksi Pentingnya penyakit ternak Pengendalian penyakit strategis Penyakit ternak berdampak nyata di banyak negara berkembang. Umumnya masyarakat di negara-negara ini hidup di daerah pedesaaan, dan tergantung dari usaha pertanian untuk hidup. Budidaya ternak dapat menjadi sumber pangan seperti daging, susu dan telur: kotoran ternak untuk pupuk dan bahan bakar, bulu dan kulit untuk sandang, dan sumber tenaga kerja untuk pertanian dan transport. Ternak juga berfungsi sebagai tabungan, yang dapat dijadikan tunai melalui penjualan ternak bila diperlukan. Disamping keuntungan bagi pemilik ternak sendiri, industri usaha ternak tradisional dan intensif juga memberikan kontribusi besar bagi perekonomian nasional, terutama di negara berkembang dengan terbatasnya industri utama lainnya. Penyakit ternak dapat menyebabkan kerugian yang besar, untuk pemilik ternak maupun negara secara keseluruhan. Di banyak negara berkembang, mewabahnya penyakit ternak utama sering terjadi, dan kurang diawasi, dengan berakibat kematian ternak dalam jumlah yang besar. Penyakit ternak kronis atau sub-klinis kurang spektakuler juga berdampak kerugian yang besar melalui rendahnya tingkat fertilitas, penurunan bobot badan, inefisiensi penggunaan pakan, atau ketidak mampuan ternak untuk bekerja. Penyakit zoonosis (penyakit yang menyerang manusia dan ternak) memberikan dampak penting bagi kesehatan masyarakat. Pihak-pihak yang berwenang dalam bidang veteriner di banyak negara berkembang menghadapi masalah. Masalah penyakit hewan yang dihadapi lebih besar dan menyebabkan kerugian yang besar dibandingkan rekan-rekannya di negara maju, tetapi sarana yang dimiliki untuk mengatasi maslahnya sering terbatas.. Pengendalian penyakit ternak utama yang umumnya timbul di masyarakat pedesaan berpotensi untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat miskin. Modal dan sumber daya lainnya sangat terbatas, sehingga program pengendalian penyakit di negara berkembang harus menggunakan sumber daya yang ada secara efisien. Teknologi yang berhasil di negara maju sering sangat mahal atau tidak praktis untuk digunakan di negera berkembang. Jadi ada kebutuhan akan teknik-teknik yang praktis dan efisien untuk mengatasi penyakit ternak yang secara khusus dikembangkan dengan memperhatikan kendala yang dihadapi negara berkembang. Buku ini bertujuan untuk menunjukkan beberapa hal yang dibutuhkan itu melalui peningkatan pengumpulan informasi. Satu cara untuk mengendalikan penyakit secara lebih efisien adalah menggunakan pendekatan unggulan atau strategis. Misalnya, daripada menggunakan pendekatan blanket yang mahal untuk vaksinasi dimana diusahakan setiap hewan divaksinasi, suatu pemahaman mengenai penyebaran penyakit dalam populasi akan merupakan pendekatan yang lebih murah. Example: Bayangkan suatu negara dengan wilayah pusat pengembangan sapi. Wilayah ini mengirimkan sapi ke usaha kecil yang kurang intensif di bagian-bagian lainnya. Bilamana penyebaran penyakit di wilayah ini tinggi, ini akan menyebar keseluruh negeri. Vaksinasi yang ditargetkan di pusat pengembangan sapi yang kecil akan memberikan dampak nyata yang sangat luas bagi kasus penyakit di seluruh negara, karena wilayah ini merupakan sumber infeksi utama. Walaupun pola penyebaran penyakit jarang sesederhana seperti digambarkan dalam contoh, hal itu mendemonstrasikan suatu butir yang penting. Untuk mengendalikan penyakit secara efisien, sangat penting untuk lebih dahulu mengetahui distribusi penyakit. Dalam contoh diatas, harus diketahui (1) dimana

12 Toolbox Survey 13 usaha ternak sapi intensif dan tradional berada, (2) tingkat penyakit di wilayah yang berbeda dan (3) pola penyebaran sapi antar wilayah. Dengan informasi ini, dapat dikembangkan strategi pengendalian yang lebih efisien - hanya vaksinasi dengan target usaha intensif. Ini akan melibatkan hanya memvaksinasi sejumlah kecil ternak, disamping biaya distribusi vaksin yang lebih murah (karena infrastruktur transportasi seyogyanya lebih baik di wilayah intensif). Strategi ini mungkin juga menurunkan tingkat penyakit seluruh negara sampai tidak menimbulkan kerugian nyata lagi atau dapat pula seluruhnya dibasmi (stamping out = penyembelihan seluruh ternak yang terkena wabah). Buku ini mencakup beberapa teknik untuk mengumpulkan informasi kesehatan hewan di negara berkembang. Teknik-teknik telah dikembangkan untuk memberikan informasi kualitas tinggi dengan biaya minim, dengan memperhatikan infrastruktur dan kendala lainnya. Informasi yang diperoleh akan memberikan pengetahuan akan pola penyakit, dan pada gilirannya dapat digunakan untuk mengembangkan program pengendalian penyakit hewan yang unggul dan efisien, disamping upaya lain sebagaimana dibahas dalam Bab 2. Informasi ini digunakan untuk monitoring dan surveillance. Badan dunia kesehatan hewan (OIE - Office International des Epizooties) mendefinisikan terminologi sebagai berikut: Surveillance Monitoring Surveillance Aktif Surveillance Pasif Surveillance berarti pemeriksaan berkelanjutan dari suatu populasi untuk mendeteksi kejadian penyakit untuk tujuan pengendalian, yang dapat mencakup pengujian sebagian dari populasi. Monitoring merupakan pelaksanaan program ditujukan untuk pendeteksian perubahan prevalensi suatu penyakit dalam satu populasi dan lingkungannya. Surveillance Aktif Pusat dari teknik yang digunakan dalam buku ini adalah penggunaan surveillance aktif. Sebagaimana dibahas dalam Bab 2, sistem pelaporan penyakit secara tradisional, seperti keharusan melaporkan terjadinya wabah penyakit, atau penggunaan data pengiriman ke laboratorium (dikenal sebagai surveillance pasif), mempunyai berbagai kekurangan. Laporan kurang/terbatas, pembiayaan dan laporan yang kurang mewakili merupakan beberapa kendala utama yang dihadapi. Surveillance aktif berbeda dari surveillance pasif, karena menggunakan survai pada sejumlah kecil sampel yang mewakili populasi untuk mengumpulkan informasi khusus mengenai populasi tersebut. Kunci keuntungan surveillance aktif adalah bahwa mutu informasi yang dikumpulkan umumnya lebih baik, informasi menggambarkan situasi sebenarnya dalam keseluruhan populasi, dan sering lebih cepat dan lebih murah untuk mengumpulkan dibanding metoda pasif. Walaupun ada masalahnya, sistem pelaporan pasif merupakan sumber informasi penyakit yang penting. Sistem pelaporan penyakit pasif setidaknya dimanfaatkan disemua negara, tetapi hanya beberapa negara saja yang biasa menggunakan surveillance aktif, walaupun ada kelebihannya. Ini sebagian karena teknik yang tepat guna sebelumnya tidak tersedia, dan staf kesehatan hewan belum terlatih dengan ketrampilan yang diperlukan. Buku ini menggambarkan bagaimana teknik surveillans aktif dapat diterapkan dan memberikan ketrampilan yang dibutuhkan.

13 14 Bab 1: Introduksi Staf Nasional Staf Provinsi Staf lokal atau kabupaten Survey Toolbox Untuk Siapa Buku Ini? Buku ini untuk mereka yang bekerja dalam bidang pengendalian kesehatan ternak di negara berkembang, terutama, tetapi tidak eksklusif, mereka yang terkait dengan pelayanan kesehatan hewan dari pemerintah. Ini dirancang untuk digunakan 3 tingkat staf yang berbeda. Pertama adalah, buku ini ditujukan bagi ahli epidemiologi nasional atau subnational, yang bertanggung jawab dalam perencanaan dan monitoring program pengendalian penyakit hewan dan pengumpulan dan analisis informasi penyakit ternak. Termasuk dalam kelompok ini adalah mereka yang bekerja untuk organisasi donor internasional atau organisasi pengembangan. Buku ini memberikan semua informasi dan cara untuk merencanakan, menerapkan, dan menganalisis survai penyakit hewan, disamping bantuan pelatihan bagi staf lapangan. Kelompok kedua, akan kegunaan buku ini adalah staf kesehatan hewan pusat atau tingkat propinsi yang bertanggung jawab dalam implementasi survai penyakit. Buku ini memberikan deskripsi rinci mengenai teknik lapangan yang diperlukan untuk keberhasilan pelaksanaan survai. Kelompok ini mungkin tidak begitu membutuhkan pemahaman rinci mengenai rancangan survai. Ketiga, staf kesehatan hewan lokal atau kabupaten, yang bertanggungjawab atas hampir seluruh kegiatan lapangan terkait dengan survai penyakit akan dapat menemukan semua prosedur dan teknik yang diperlukan. Staf ini tidak memerlukan pengetahuan mendalam mengenai teknik rancangan survai dan analisisnya, akan tetapi membutuhkan pengetahuan mendalam mengenai pengumpulan spesimen, sampling secara random dan teknik wawancara di pedesaan. Cara menggunakan buku ini dan piranti lunak Buku dilengkapi dengan satu set program pernangkat lunak, secara kesulurhan disebut Survey Toolbox. Buku dan piranti lunak sangat terkait dan dirancang untuk fleksibel, tergantung dari kebutuhan dan kesukaan pengguna. Penggunaan piranti lunak Kegunaan dari program komputer adalah untuk membantu dalam perencanaan, implementasi dan analisis survai yang dijelaskan dalam buku. Banyak prosedur survai (seperti seleksi random dari kerangka sampling, atau analisis data yang dikumpulkan dalam survai seroprevalensi dua tahap) menyita waktu atau menuntut formula yang sangat kompleks dan ketrampilan statistik khusus. Untuk memberikan staf kesehatan hewan melaksanakan dan menganalisa survai tanpa bantuan ahli statistik, semua prosedur dan formula telah diterapkan dalam satu set program komputer yang dirancang khusus untuk survai yang dijelaskan dalam buku ini. Setiap program melaksanakan tugas yang khusus and dapat digunakan secara independen. Program tidak memberikan satu set masukan data lengkap atau cara analisis statistik. Bilamana analisis selanjutnya atau manipulasi data diperlukan, suatu database terpisah atau program statistik seperti Epi Info1 harus digunakan. Hanya prosedur khusus yang tidak tersedia dimanapun telah dimasukkan. Penggunaan masing-masing program dalam Survey Toolbox dijelaskan dalam buku ini. Saat penggunaan salah satu program dibahas, satu icon komputer seperti yang yang disuguhkan ini akan muncul di margin kiri, dan nama program muncul

14 Toolbox Survey 15 Program Komputer dalam Bold Type. Suatu daftar nama dan penggunaan dari setiap program, termasuk penunjukkan halaman dimana hal tersebut dibahas, diberikan dibawah ini, sedangkan deskripsi lengkap kegunaannya, input dan output data setiap program diberikan dalam Appendix C. Nama Program (Program Name) Random Village Random Animal RGCS Win95 RGCS ArcView Prevalence Compare Prevalence True Prevalence Survival Survival Size CapRecap FreeCalc Survey Toolbox Kegunaan (Purpose) Seleksi acak dari daftar desa (Random selection from a list of villages) Seleksi acak hewan dalam desa (Random selection of animals in a village) Seleksi titik geographis secara acak (Selection of random geographic points) Titik Acak dengan peta antara (Random points with map interface) Ukuran sampel dan analisis survai prevalens dua tahap (Sample size and analysis of two-stage prevalence surveys) Membandingkan hasil dua survai prevalens (Compare the results of two prevalence survey) Merubah prevalensi semu ke sebenarnya (Convert apparent to true prevalence) Analisis ketahanan untuk survai penyakit mewabah (Survival analysis for disease outbreak surveys) Ukuran sampel untuk survai penyakit mewabah (Sample size for disease outbreak surveys) Analisis dua sampel untuk estimasi laju insiden (Two-sample analysis for incidence rate estimates) Ukuran sampel dan analisis dari survai untuk menunjukkan bebas penyakit (Sample size and analysis of surveys to demonstrate freedom from disease) Menu utama memberikan akses ke semua program (Main menu giving access to all programs) Hala man Survey Toolbox adalah menu utama, ditunjukkan dibawah ini, dan memberikan akses cepat dan mudah atas semua program. Ia memberikan kaitan utama antara buku dan semua program.

15 16 Bab 1: Introduksi Windows 95 MS-DOS Yang diperlukan Program telah ditulis untuk digunakan dengan Windows 95 dan compatible operating systems (IBM compatible computers) terbaru. Instal secara lengkap (termasuk copy elektronic dari teks ini) menempati 5 megabytes dari hard disk. Kalau hanya program saja yang di-instal maka akan menempati 2 megabytes. Beberapa dari program ini juga tersedia dalam versi MS-DOS untuk komputer yang lebih lama (sebagaimana ditunjukkan dalam daftar Appendix C). Ini ditempatkan dalam CD dibawah direktori \MSDOS Cara install Bila anda menginstall dari CD atau floppy disk, masukkan disk dan click Start,dan pilih Settings Control Panel. Dari Control Panel, double click pada icon Add/Remove Programs, dan click Install. Program Windows Install akan menuntun anda melalui langkah-langkah selanjutnya. Untuk versi MS-DOS bagi beberap program, pindah ke \MSDOS directory (kalau menggunakan CD), atau masukkan Disk 3 (kalau menggunakan floppy disk). Buat direktori baru dalam hard disk dengan nama \ToolBox and copy semua file dalam directori tersebut. Menjalankan Bila menggunakan versi Windows 95, program install akan membuat entry baru dalam Start menu, dengan nama Survey Toolbox. Click pada icon iniuntuk membuka daftar dari program-program yang ada, lalu click pada program yang diinginkan. Anda mungkin ingin membuat shortcut pada Survey Toolbox menu dalam desktop anda, untuk memudahkan akses (cari pada Windows Help cara membuat shortcut). Menggunakan buku Buku ini dibagi dalam 4 bagian Bagian I, Latarbelakang Survai Penyakit memberikan informasi rinci mengenai macam-macam teknik dan prosedur terkait dengan surveillance penyakit. Epidemiologis nasional yang merancang survai harus mereview informasi ini, termasuk mereka yang terlibat dalam pelatihan tenaga lapangan Staf Kesehatan Hewan Dati Iiyang bertanggung jawab untuk pelaksanaan lapangan mungkin dapat melewati beberapa bagian, tetapi akan menemukan informasi yang berguna mengenai sampling ternak di pedesaan, hambatan, koleksi spesimen, dan wawancara di desa pada Bab 3, 4 dan 5. Bagian II, Pedoman Melaksanakan Survai memberikan deskripsi rinci mengenai tiga tipe survai yang dijelaskan dalam buku ini. Ini bacaan sangat penting bagi epidemiologis nasional dan bagi mereka yang bertanggungjawab dalam prenecanaan dan mengorganisir survai penyakit. Staf tingkat propinsi dan pusat yang bertanggungjawab untuk implementasi survai di lapangan harus membaca Bab mengenai tipe survai yang relevan dan beberapa seksi akan sangat berguna bagi staf lapangan di tingkat Dati II.

16 Toolbox Survey 17 Bagaimana memperoleh informasi yang anda butuhkan Bagian III, Catatan bagi Pelatih, secara khusus ditargetkan bagi mereka yang ingin menggunakan buku ini sebagai dasar pelatihan staf survai. Isinya mengenai pedoman mengenai siapa yang harus menjadi pelatih, dan teknik-teknik pelatihan yang efektif. Selanjutnya dilanjutkan dengan suatu serial rencana pengajaran, diagi dalam tiga kursus pelatihan. Terdapat juga kumpulan daftar aktivitas untuk membantu mengorganisir aktivitas pelatihan partisipatif. Bab IV, Appendices, mengandung informasi tambahan yang mungkin berguna untuk beberapa pembaca. Terikut adalah Glossary dari terminologi statistik dan epidemiologi yang digunakan dalam teks, daftar formula statistik yang digunakan (diterapkan dalam piranti lunak), daftar program piranti lunak komputer, contoh form koleksi data yang dapat dicopy dan digunakan, dan sebuah daftar isi CDF atau floppy disks. Buku ini dirancang untuk memudahkan penggunaannya. Bagi mereka yang perlu pemahaman mengenai prosedur survai dan semua latarbelakang yang penting, seara mendalam, mulai dari Bagian 1 dan bacaan sampai akhir akan mendapatkan pemahaman yang mendalam. Banyak penguna akhir tidak memerlukan seluruh informasi, dan karenanya dapat memilih. Ada tiga cara untuk melakukan ini : Gunakan daftar isi untuk menemukan Bab yang diinginkan, atau indeks untuk mendapatkan referens khusus yang diinginkan. Lihat gambar flow chart berikut (juga ditampilkan di bagian dalam sampul). Ini akan menuntun anda menuju referens flow chart lainnya atau instruksi keseluruhan buku dan membantu anda menentukan informasi apa yang diperlukan dan bagaimana melaksanakan prosedur survai. Flow chart menunjuk sesuai halaman dimana anda dapat menemukan informasinya. Gunakan tabel dibawah ini, yang mencantumkan seksi-seksi yang direkomendasikan untuk berbagai kalngan pembaca. Melaksanakan survai skala luas membutuhkan keterlibatan sejumlah staf lapangan. Buku ini juga dirancang untuk digunakan sebagai sumber pelatihan sebagai bagian dari kursus pelatihan. Bagian III khusus dirancang untuk pelatih, dan menyediakan catatan, latihan-latihan, dan acuan rencana pengajaran untuk kursus pelatihan. Banyak materi dalam buku ini telah dirancang untuk memudahkan di copy sebagai materi pelatihan.

17 18 Bab 1: Introduksi What chapters should you read? Chapter / Section National Epidemiologist or Development Worker Trainer responsible for training field survey staff Provincial or State staff coordinating surveys District staff performing field survey activities 1. Introduction U U 2. Principles of Surveillance U U U 3. Sampling U U U U 4. Data Collection U U U U 5. Village Interviews U U U U 6. Data Management U U U 7. Prevalence Surveys U 8. Incidence Rate Surveys U 9. Freedom from Disease U 10. Trainers Notes U 11. Lesson Plans U 12. Activity Sheets U U Should read this section Read this section only if conducting the relevant survey type

18 Toolbox Survey 19 What do you want to do? Carry out a livestock disease survey Learn more about active surveillance What type of information do you want to collect? What is active surveillance and what is it used for? Chapter 2 Methods for selecting a sample Estimate disease prevalence Estimate disease incidence Detect disease or demonstrate freedom from disease Chapter 7 Chapter 8 Chapter 9 Collecting information using village interviews Restraining animals and collecting specimens Chapter 3 Chapter 4 Chapter 5 I'm not sure Page 36 Analysing survey data Chapter 6 Using the computer programs Chapter 6

19 Part I Latar belakang Survai Penyakit Beberapa bab pada Bagian I buku ini memperkenalkan beberapa ide-ide penting dalam melakukan survei penyakit ternak. Kisaran konsep dan teknik-teknik praktis didiskusikan, yang mencakup semua aspek proses survei. Bab 2, Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan, memperkenalkan beberapa prinsip surveillance dan kebutuhan untuk survei ternak. Beberapa konsep penting disamping survei didiskusikan, juga ukuran-ukran perbedaan dari penyakit. Bab 3 berhubungan dengan sampling survei. Menseleksi suatu sampel adalah bagian yang paling sulit dalam pelaksanaan survei yang akan menghasilkan hasil yang akurat, juga memberikan latar belakang informasi, sehingga kisaran pendekatan praktis untuk melakukan sampling didiskusikan. Ketika sampel telah diseleksi, kerja lapang survei perlu dilakukan, dan informasi dikumpulkan. Bab 4, Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen, memberikan petunjuk untuk mengumpulkan data wawancara, pengendalian hewan, dan pengumpulan spesimen. Wawancara di desa memainkan peran kunci dalam teknik-teknik yang dipaparkan dalam buku ini. Ini dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi berkualitas baik dengan cepat dan tidak mahal. Bab 5 dicurahkan untuk suatu diskusi tentang teknik-teknik untuk melakukan wawancara desa yang berhasil. Ketika data telah dikumpulkan, kemudian perlu dianalisa untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Komputer merupakan bagian integral dari teknik-teknik yang dipaparkan dalam buku ini., sehingga mereka mampu membebaskan staf survei dari kebutuhan akan ketrampilan statistik tingkat tinggi. Bab 6, Komputerisasi Manajemen Data, memperkenalkan ketrampilan dasar yang diperlukan untuk mengelola dan menganalisa data menggunakan komputer. Teknik analisa khusus untuk rancangan survei yang berbeda dicakup dalam Bagian II.

20 22 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan

21 2 Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan Daftar Isi Bab 1. Introduksi Bagian I.: LatarBelakang Survai Penyakit Hewan Bab 2: Bab 3 : Bab 4 : Bab 5 : Bab 6 : Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan Informasi Penyakit Hewan Survai Penyakit Tolok Ukur Penyakit Test Diagnostik Survai yang harus dilakukan Sampling Prinsip Koleksi Data dan Spesimen Wawancara Pedesaan Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Bagian II. : Rancangan dan Analisis Survai Bab 7 : Survai Prevalensi Bab 8 : Survai Laju Insiden Bab 9 : Survai untuk membuktikan bebas penyakit Bagian III.: Catatan untuk Pelatih Bab 10 : Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12 : Lembar Kegiatan

22 24 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan Pengguna informasi penyakit Hewan Informasi penyakit Hewan Informasi status penyakit hewan ternak dibutuhkan oleh berbagai individu dan organisasi, termasuk pemilik ternak, pihak yang berwenang di bidang kehewanan tingkat kabupaten, propinsi dan nasional, swasta, organisasi penelitian, organisasi Dokter Hewan regional dan internasional. Masing-masing pihak akan menggunakan informasi tsb untuk berbagai keperluan. Pembahasan difokuskan pada kebutuhan petugas kesehatan hewan tingkat nasional dan sub-nasional. Mengapa pihak yang berwenang di bidang kehewanan membutuhkan informasi kesehatan hewan? Peran pihak yang berwenang di bidang kehewanan tingkat nasional adalah mengendalikan penyakit hewan, meningkatkan kesehatan dan produktivitas ternak nasional, dan pada akhirnya kesejahteraan masyarakat. Untuk itu informasi penyakit dibutuhkan dalam identifikasi penyakit yang ada di suatu negara; penentuan tingkat dan lokasi penyakit; penentuan kepentingan penyakit masing-masing penentuan prioritas penggunaan sumber daya untuk pengendalian penyakit perencanaan, penerapan dan monitor program pengendalian penyakit hewan tanggap terhadap menyebarnya wabah penyakit memenuhi persyaratan pelaporan dari organisasi internasional ( misalnya OIE) menggambarkan status penyakit pada mitra dagang Pengumpulan informasi kesehatan hewan Pelaporan pasip Surveillance pasif Metode utama pengumpulan informasi penyakit ternak dewasa ini di berbagai negara adalah sistem pelaporan penyakit secara pasif. Jika hewan ditemukan sakit, pemilik menemui pihak yang berwenang di bidang kehewanan, yang selanjutnya dapat melaporkan kejadian penyakit tersebut, atau mengirimkan spesimen ke laboratorium diagnostik. Laporan-laporan dan/atau hasil pemeriksaan spesimen merupakan informasi mengenai penyakit yang timbul dalam negeri. Informasi yang dikumpulkan tidak menyangkut semua penyakit atau semua kasus penyakit yang terjadi. Di banyak negara peraturan mengharuskan melaporkan adanya penyakit untuk mendorong pelaporan penyakit hewan yang diprioritaskan, tetapi penyakitpenyakit lain tidak dilaporkan. Sistem ini dinamakan sistem pelaporan pasif atau surveillance pasif karena pengguna utama informasi ini (petugas kesehatan hewan) tidak memulai pengumpulan informasi. Pemilik hewan memberikan laporan, dan pihak yang berwenang di bidang kehewanan pusat menunggu (secara pasif) sampai laporan tiba. Dalam surveillance pasif juga termasuk penggunaan informasi yang terkumpul untuk kepentingan lain, misalnya diagnosis.

23 Toolbox Survey 25 Surveillance pasif adalah sistem dimana pihak yang berwenang di bidang kesehatan hewan tidak melaksanakan pengumpulan informasi penyakit secara aktif, dan hanya menunggu sampai laporan kejadian penyakit datang pada mereka. Pelaporan terbatas Sistem pelaporan pasif memberikan informasi penting yang dibutuhkan pihak yang berwenang di bidang kehewanan. Laporan, terutama yang ditunjang laboratorium diagnostik, memberikan informasi mengenai jenis penyakit yang ada, dan di lokasi mana. Juga diperoleh informasi yang diperlukan untuk tanggap pada kemungkinan penyebaran penyakit. Tetapi surveillance pasif juga mempunyai beberapa kendala. Masalah yang paling penting adalah laporan terbatas/kurangnya laporan. Walaupun peraturan mengharuskan dilaporkannya penyakit tertentu, laporan sangat tergantung dari beberapa orang: pertama pemilik harus mengetahui bahwa hewannya sakit, dan kemudian melaporkannya pada petugas. Petugas kemudian melaporkan ke pusat atau membawa spesimen ke laboratorium diagnostik. Di banyak negara, ada beberapa langkah lagi dimana misalnya laporan harus melalui kantor tingkat propinsi atau regional, akan tergantung dari lebih banyak lagi orang. Hubungan yang paling lemah dalam rantai pelaporan adalah pemilik hewan, yang mungkin tidak tahu mengenai penyakit, atau gagal melaporkannya karena berbagai alasan. Hasilnya adalah bahwa tidak semua kasus penyakit terlaporkan. Sangat kecil kemungkinan untuk menduga tingkat kurangnya pelaporan (walaupun Bab 8 menguraikan salah satu cara), jadi tidak akan mungkin menghitung jumlah total kasus penyakit. Example: Dua kota, Dogtown, and Canineville, mencoba menanggulangi penyakit gila anjing (rabies). Keduanya mempunyai jumlah anjing yang dapat dikatakan sama. Pihak yang berwenang di bidang kehewanan di Dogtown telah sepakat untuk memulai kampanye vaksinasi rabies secara gratis pada semua anjing. Kota Canineville memutuskan untuk tetap mengenakan biaya vaksinasi rabies. Setelah satu tahun, catatan laboratorium diagnostik penyakit hewan di kedua kota diperiksa. Kota Dogtown, dengan vaksinasi gratis menghadapi 35 kasus positip rabies, dan di Caninecville 78. Apakah pelaksanaan vaksinasi gratis dapat dikatakan berhasil? Jumlah diagnosis yang lebih rendah di Dogtown menunjukkan bahwa kampanye telah berhasil. Akan tetapi, ada banyak kemungkian lain yang menyebabkan hasil diagnosis lebih rendah. Apabila proporsi anjing berkeliaran di Dogtown lebih tinggi dari Canineville, maka banyak anjing yang berkeliaran telah mengidap penyakit dan mungkin mati tanpa diketahui atau dilaporkan. Biaya untuk vaksinasi gratis mungkin berarti bahwa kota tersebut harus mengurangi petugas dokter hewan. Petugas yang tinggal mungkin telah bekerja melebihi batas, sehingga tidak mempunyai waktu untuk mengirimkan spesimen dugaan penyakit ke laboratorium. Sebaliknya, laboratorium mungkin menggunakan uji diagnosis rabies

24 26 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan yang berbeda (misalnya Stain Seller di Dogtown, dan Fluorescent Antibody Test di Caninesville) yang menyebabkan rendahnya tingkat positif di Dogtown. Informasi dari laboratorium karenanya tidak dapat digunakan untuk menyimpulkan keberhasilan penerapan vaksinasi gratis. Sistem pelaporan pasif sering tidak dapat memberikan informasi mengenai jumlah penyakit, karena kurangnya laporan. Masalah lain dengan sistem pelaporan pasif adalah banyaknya alasan lain yang menyebabkan laporan tidak sampai saat hewan sakit. Alasan-alasannya berbeda antar daerah dan tipe pemilik hewan. Example: Di suatu negara berkembang, Mountania, terdapat dataran tinggi yang sangat luas dengan infrastruktur kurang baik. Beberapa usaha ternak sapi komersial berada di daerah subur dataran rendah dekat kota, tetapi umumnya ternak sapi dipelihara peternak kecil di dataran tinggi. Pemeriksaan atas catatan laporan penyakit hewan menunjukkan banyak dilaporkan kejadian penyakit mulut dan kuku (FMD) dari usaha ternak sapi intensif dekat kota, tetapi hampir tidak ada laporan dari peternak kecil di dataran tinggi. Apa yang dapat disimpulkan mengenai distribusi FMD di negara tersebut? Catatan tingkat kejadian FMD lebih banyak didapatkan di peternak komersial dibandingkan peternak kecil, dan lebih banyak kejadian FMD di dataran rendah daripada di dataran tinggi. Nyatanya kesimpulan ini tidak seluruhnya benar. Usaha ternak intensif dekat perkotaan lebih berpeluang untuk menghubungi petugas kesehatan hewan dan melaporkan setiap kejadian penyakit. Peternak kecil di wilayah yang sulit dijangkau mungkin tidak tahu bahwa mereka harus lapor, atau mungkin tidak dapat kontak dengan petugas untuk lapor. Pola laporan tidak menggambarkan pola penyebaran penyakit tetapi perbedaan efisiensi sistem pelaporan di daerah yang berbeda. Pelaporan sistem pasif umumnya tidak memberikan infomasi gambaran tingkat penyakit dalam populasi, atau pola geoprafisnya. Lebih banyak laporan dapat diperoleh dari satu bagian populasi dibandingkan lainnya. Laju adalah tolok ukur frekwensi kejadian dalam populasi. Proporsi diukur berdasarkan persentase Masalah ke tiga dengan sistem pelaporan pasif adalah bahwa jumlah populasi dimana laporan kejadian penyakit disampaikan umumnya tidak diketahui. Ini menyebabkan tidak mungkin dihitung beberapa tolok ukur yang berguna dari suatu penyakit, seperti laju dan proporsi. Laju dan proporsi memungkinkan dilakukan perbandingan nilai dari populasi yang berbeda. Dua tolok ukur yang sering digunakan adalah prevalensi (suatu proporsi) dan laju insiden, dibahas dalam Tolok Ukur Penyakit (hal 26).

25 Toolbox Survey 27 Example: Dua propinsi berdampingan, satu lebih luas dengan jumlah desa pemeliharaan sapi lebih tinggi, mencoba mengatasi penyakit haemorrhagic septicaemia (HS). Laporan dari lapangan selama tahun sebelumnya menunjukkan menyebarnya penyakit HS di 36 desa propinsi yang lebih luas dan 24 kejadian dipropinsi yang lebih kecil. Propinsi mana yang mempunyai tingkat penyakit yang lebih tinggi?. Walaupun lebih banyak kejadian penyakit di propinsi yang lebih luas, juga didapatkan lebih banyak desa dengan sapi yang diduga menderita penyakit tersebut, sehingga dapat diduga penyebaran penyakit akan berlanjut. Dalam membandingkan antar propinsi, perlu diketahui jumlah desa setiap propinsi. Permasalahannya adalah beberapa desa tidak melaporkan, walaupun terjadi penyebaran penyakit (mungkin karena mereka tidak dapat dihubungi, atau mungkin kepala desa pernah berselisih paham dengan petugas kesehatan hewan setempat dan menolak untuk berbicara dengannya). Ke 36 laporan adalah dari propinsi yang lebih luas yang diterima dari desa yang melaporkan penyebaran penyakit. Jumlah desa yang melaporkan (tetapi tidak mengalaminya) juga diperlukan untuk menghitung laju insidennya, tetapi nilai ini tidak diketahui. Laporan pasif kejadian penyakit mempunyai tingkat kepercayaan rendah untuk menghitung laju kejadian penyakit atau proporsi. Kegunaan sistem pelaporan pasif Masalah ini dengan sistem pelaporan pasif membatasi nilai informasi yang dikumpulkan. Walaupun demikian, informasi yang ada dapat digunakan untuk : identifikasi jenis penyakit yang ada di suatu negara (tetapi bukan membuktikan bahwa beberapa penyakit tidak ada), bilamana penyakit terdiagnosa secara tepat. identifikasi lokasi kejadian penyakit (tetapi bukan menunjukkan dimana kejadian penyakit tidak ada). tanggap pada kejadian penyebaran penyakit. memenuhi persyaratan dasar pelaporan penyakit oleh OIE Sebaliknya, informasi yang terkumpul secara pasif, tidak dapt digunakan untuk : Keterbatasan sistem pelaporan pasif menentukan tingkat dan pola penyebaran geographis dari penyakit menentukan penting tidaknya penyakit tersebut menentukan prioritas penggunaan sumberdaya untuk aktifitas pemberantasan penyakit merencanakan, penerapan, dan monitor program pemberantasan penyakit, atau menggambarkan status penyakit pada mitra dagang Surveillance Aktif Dalam surveillance aktif, pengguna utama informasi (umumnya pihak yang berwenang di bidang kehewanan) membuat langkah aktif untuk mengumpulkan informasi yang dibutuhkan. Berbeda dengan surveillance pasif, alasan utama untuk mengumpulkan informasi adalah surveillance. Karena pengumpulan informasi

26 28 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan diawasi pengguna, sangat dimungkinkan untuk meyakinkan bahwa mutu informasi yang diberikan tepat. Untuk mengatasi masalah surveillance pasif, surveillance aktif harus dapat : Menghindari masalah lemahnya pelaporan mengumpulkan informasi yang benar-benar mewakili situasi penyakit yang benar dalam populasi, dan didapatkan dari populasi yang diketahui jumlahnya untuk memungkinkan penghitungan laju dan proporsi. Cara yang paling praktis untuk mencapai ini adalah melalui survai penyakit yang tersusun rapi. Survai mempunyai dua nilai tambah : dapat dengan cepat diterapkan, dan relatif murah (dibandingkan dengan pelaksanaan sistem pelaporan pasif yang efektif). Surveillance aktif menggunakan survai penyakit terstruktur untuk mengumpulkan informasi penyakit yang bermutu tinggi secara cepat dan murah. Sensus Survai Penyakit Untuk menghasilkan laporan lengkap (dengan tolok ukur frekuensi penyakit yang tepat), sistem pelaporan penyakit pasif perlu mengumpulkan informsi mengenai setiap kasus penyakit penting dalam negara. Untuk mencapai ini, setiap hewan harus diperiksa secara teratur. Tipe koleksi data ini dikenal sebagai sensus, dimana setiap anggota populasi harus di uji. Karena pelayanan kesehatan hewan tidak mampu melaksanakan ini, maka hal ini menjadi tanggung jawab pemilik hewan, yang sedikit atau tidak meperoleh latihan diagnosa penyakit. Karenanya beberapa pemilik gagal untuk mengenali penyakit. Sensus memeriksa setiap anggota populasi. Survai hanya memeriksa sebagian kecil dari populasi Populasi Populasi, unit perhatian dan sampel Ini mengenalkan dua buah konsep yang penting.: populasi dan sampel. Populasi adalah semuanya dalam suatu segi tertentu yang ingin diketahui. Populasi umumnya adalah hewan, tetapi dapat mencakup segi-segi lain (desa, petani dan pemilik ternak). Hal-hal yang menyusun populasi disebut : unit perhatian (units of interest).

27 Toolbox Survey 29 Units of interest Example: Kita ingin lebih banyak tahu mengenai pox pada kambing (goat pox) dan memutuskan dilaksanakannya survai nasional untuk menentukan tingkat penyebaran penyakit. Tujuan survai adalah untuk memperkirakan prevalensi kambing dalam negeri yang mengalami cacar kambing (goat pox). Populasi yang menjadi perhatian adalah semua kambing yang ada. Unit perhatian adalah hewan (kambing). Example: Survai dirancang untuk mengkaji dampak ekonomi mastitis. Tujuannya adalah menduga prevalensi sapi yang menderita mastitis. Untuk menentukan tingkat penyakit, tolok ukur perhatian terletak pada populasi yang terdiri dari semua sapi perah laktasi. Unit perhatian adalah hewan (sapi perah laktasi). Example: Kita mempelajari kejadian penyakit Classical Swine Fever (CSF) dalam sekumpulan babi di pedesaan. Kita ingin menghitung prevalensi pedesaan yang terjangkit penyebaran penyakit tahun lalu. Populasi yang diperhatikan adalah semua desa yang mempunyai babi. Unit perhatian adalah desa.

28 30 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan Sampel adalah kelompok kecil dari unit perhatian (hewan, manusia, desa) yang telah dipilih dari populasi. Setiap elemen dalam sampel diperiksa untuk mendapatkan informasi penyakit. Suatu survai mencakup pemeriksaan sekelompok kecil (sampel) dari elemen (atau unit perhatian) yang diambil dari semua elemen yang menjadi perhatian (populasi). Ada satu masalah dengan survai. Sekali kita telah memeriksa setiap elemen dalam sampel, kita tahu dengan pasti status penyakit dari sampel. Akan tetapi, kita tidak tahu apa-apa mengenai populasi sisanya yang tidak diperiksa. Example: Suatu kampanye vaksinasi nasional telah dimulai untuk mengatasi penyakit Aujeszky (Pseudotabies) pada babi. Kita ingin memonitor efektivitas kampanye dan melakukan survai untuk menentukan prevalensi babi yang mempunyai antibodi pencegahan tehadap penyakit tersebut. Terdapat 8 juta babi dalam populasi. Daripada memeriksa seluruh babi, hanya diambil contoh 200 ekor babi, yang diambil darahnya dan diperiksa kadar antibodi. Ditemukan bahwa 164 ekor babi(82 % dari jumlah babi yang diperiksa) mengandung antibodi pencegah penyakit. Berapa proporsi dari populasi yang memiliki antibodi pencegahan Tidak ada cara untuk mengetahui situasi penyakit dalam populasi karena ekor babi sisanya tidak diperiksa. Sangat mungkin (tetapi sulit dicapai) bahwa tidak ada satupun dari hewan-hewan tersebut telah divaksinasi dan dalam sampel 200 ekor yang diambil, kita telah menguji hanya 164 ekor babi yang telah divaksinasi di seluruh negeri. Pendugaan (Inferensi) Bilamana survai menunjukkan banyak hal dari sejumlah kecil hewan, tetapi tidak mengenai sisa populasi, maka apa nilai kegunaanya? Bagaimana kita dapat menggunakan hasil survai untuk mempelajari sesuatu mengenai hewan yang tidak diperiksa? Jawabnya adalah inferensi (pendugaan). Pendugaan adalah proses memperkirakan nilai yang benar dari status penyakit dalam populasi, berdasarkan hasil observasi dalam sampel. Dalam sampel diatas, kita dapat menggunakan Pendugaan untuk menganggap bahwa hewan-hewan yang tidak diperiksa adalah sama dengan hewan yang diperiksa. Karenanya dianggap bahwa proporsi populasi dengan antibody pencegahan adalah kira-kira sama dengan 82 %. Ini adalah perbedaan yang kritis antara sampel dan populasi. Bilamana survai telah selesai, kita akan mengetahui dengan pasti status penyakit dari sampel, tetapi kita hanya dapat menduga status penyakit dari populasi.

29 Toolbox Survey 31 Pendugaan (inferensi) adalah proses perkiraan bahwa status penyakit populasi adalah sama dengan status penyakit dalam sampel. Bahaya dari pendugaan adalah bahwa perkiraan yang digunakan salah. Kalau hanya diperiksa 200 ekor babi sebagai sampel, maka sangat besar kemungkinan bahwa sisa babi lainnya sangat berbeda. Proporsi sebenarnya dalam populasi mungkin tidak 82 % tetapi sangat berbeda. Walaupun Pendugaan selalu menghadapi resiko kesalahan, kita dapat meminimumkan resiko, dengan memastikan bahwa sampel yang diambil sedapat mungkin sama dengan sisa lainnya dalam populasi. Bilamana sampel dan populasi secara hakiki adalah sama (dari segi karakteristik yang diperhatikan, atau penyakit yang diukur) maka sampel dikatakan sebagai sampel representatif. Sampel representatif Example: Mari kita teruskan contoh diatas.hampir seluruh babi yang ada (7 juta) dipelihara dalam sistem skala kecil sebagai babi pedesaan berkeliaran. Hanya ada sekitar satu juta babi yang dipelihara dalam usaha babi intensif. Kalau semua 200 babi dalam sampel diambil dari usaha babi intensif, mereka tidak akan mungkin sama dengan babi pedesaan. Sampel tidak akan mewakili populasi nasional dengan benar. Suatu sampel yang lebih representatif adalah sampel yang hampir seluruhnya terdiri dari babi pedesaan dengan sejumlah kecil babi yang dipelihara secara intensif. Sebagai contoh, suatu sampel yang terdiri dari 175 babi pedesaan (7/8) dan 25 babi yang dipelihara secara intensif (1/8) akan merupakan sampel representatif yang lebih baik. Sampel yang representatif adalah sampel yang sama dengan populasi. Pendugaan hanya absah bila sampel representatif dipilih Bias Bilamana, secara rata-rata, perkiraan dari sampel berbeda dari nilai sebenarnya dalam populasi, maka perkiraan tersebut dinamakan bias. Perkiraan tunggal dari suatu survai biasanya sedikit berbeda dari nilai sebenarnya, karena adanya peluang.akan tetapi, apabila survai yang sama diulang berkali-kali, dan hasil rata-rata dari banyak survai berbeda dari nilai sebenarnya, teknik survai dikatakan memberikan hasil bias. Bias dapat terjadi karena berbagai masalah dalam survai, yang umumnya dapat dihindari melalui rancangan survai yang disusun hati-hati. Bias disebabkan karena kesalahan yang sistematik. Kesalahan sistematik adalah kesalahan yang dapat diduga menyebabkan tipe kesalahan yang sama dalam setiap observasi. Sebagai contoh, saat menimbang ayam, bilamana timbangan yang digunakan tidak tepat, maka timbul kesalahan sistematik pada hasilnya, dan perkiraan rataan bobot akan bias. Ini adalah contoh dari Bias pengukuran. Satu sumber bias yang penting adalah Bias seleksi, dimana sampel yang diambil tidak representatif, karena seleksi hewan yang secara sistematik berbeda dari hewan sisanya dalam populasi.

30 32 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan Bias adalah perbedaan dari rataan perkiraan dari survai dan nilai sebenarnya dalam populasi, karena kesalahan sistematik Memilih sampel yang representatif adalah adalah satu tugas yang paling sulit dalam setiap survai penyakit ternak. Suatu situasi umum bermasalah adalah memilih sampel representatif dari hewan yang ada di pedesaan. Example: Kerbau dipedesaan disurvai untuk mengkaji status antibodi terhadap FMD untuk memonitor efektivitas program vaksinasi. Terdapat 42 pemilik kerbau dengan jumlah todal 215 kerbau. Kebanyakan peternak memiliki 2 ekor ternak, akan tetapi beberapa peternak memiliki lebih dari 25 ekor kerbau. Peternak yang memiliki 2 ekor kerbau umumnya tinggal di pusat pedesaan, sedangkan yang meiliki jumlah yang lebih banyak berada didaerah pinggir atau agak jauh diluar desa. Bagaimana cara memilih sampel 10 ekor yang representatif dari populasi sebanyak 215 ekor? Ada beberapa cara yang sering digunakan dalam situasi seperti itu: Sampel A: Setibanya di desa, kepala desa atau kepala dinas peternakan dihubungi. Tim survai kemudian akan diberikan 10 ekor ternak Sampel B : Tim survai mengunjungi pusat desa, dan bergerak dari rumah ke rumah, mengambil darah dari setiap kerbau sapai terkumpul 10 spesimen. Sampel C : Tim survai pergi ke salah satu kelompok ternak skala besar dan mengambil darah dari 10 ekor hewan dalam kelompok tersebut. Sampel D : Tim survai berkeliaran di desa dan memilik beberapa hewan dari kelompok ternak yang besar dan beberapa dari kelompok ternak skala kecil. Setiap pendekatan ini sederhana dan praktis, akan tetapi dalam setiap kasus sampel yang terpilih tidak akan representatif and hasil survai besar kemungkinan akan bias. Dalam Sampel A, tim survai tidak tahu bagaimana kepala desa memilih ternak. Besar kemungkinan bahwa merea pergi ke teman-teman atau pemilikan kooperatif terdekat. Bila sejumlah kerbau tidak divaksinasi saat vaksinasi terakhir, maka sangat besar kemungkinannya kerbau yang divaksinasi adalah ternak milik teman-teman kepala desa, dan tinggal di pusat pedesaan. Pemilik ternak yang tinggal diluar desa, atau bukan teman kepala desa, sangat mungkin tidak mendapatkan vaksinasi atau terpilih selama survai. Hasilnya adalah bahwa sampel yang diambil tidak sama dengan populasi yang ada, dan hasilnya mungkin bias. Sampel B dan C menghadapi masalah yang sama. Sampel B tidak representatif sebab kelompok ternak skala besar di pinggiran desa tidak terwakili sama sekali. Sampel C adalah masalah sebaliknya - hanya satu keloompok ternak skala besar yang terwakili dan tidak ada dari ternak-ternak lainnya. Sangat mungkin bahwa

31 Toolbox Survey 33 pemilik ternak tidak mau ternaknya divaksinasi, padahal kerbau lainnya di desa tervaksinasi. Hasil survai akan menunjukkan bahwa tidak satupun ternak contoh mempunyai antibodi, sedangkan proporsi sebenarnya dalam desa tersebut adalah 70 %. Sampel D lebih mendekati kebenaran, sebab semua ternak dari pinggiran desa dan pusat desa akan terwakili. Akan tetapi tetap masih menghadapi bahaya bias yang serius. Hal ini terjadi karena walaupun dicoba untuk representatif, orang memilih seekor hewan dengan berbagai alasan. Sebagai contoh, tim survai mungkin secara tidak sadar memilih kebanyakan anak kerbau dan induk yang kecil, dan menghindari pejantan yang besar. Ini karena lebih mudah dalam penangannnya dan pengambilan sampel darah pada hewan yang lebih kecil. Masalahnya adalah bahwa hewan yang muda sangat mungkin memiliki tingkat antibodi yang lebih rendah dibandingkan hewan dewasa, dan karenanya tidak mewakili populasi. Hasil survai akan bias, kurang menggambarkan proporsi hewan dengan antibodi yang sebenarnya. Hanya ada satu cara untuk yakin bahwa sampel yang terpilih mewakili populasi. Untuk memilih sampel representatif, haruslah dipastikan bahwa setiap hewan (unit perhatian) dalam populasi diberikan kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel, tanpa tergantung dari kepemilikan, lokasi, skala usaha atau karakteristik lainnya. Teknik pengambilan sampel ini dikenal sebagai Pengambilan Sampel secara Acak (sampling random). Sampling random mempunyai berbagai kelebihan yang penting dan dibahas secara rinci dalam Bab 3. Sampling random berarti bahwa setiap elemen (unit perhatian) dari populasi mempunyai kesempatan sama untuk dipilih sebagai sampel. Sampling random adalah satu-satunya cara terpercaya untuk memilih contoh yang representatif 2 Untuk lebih tepatnya, pengambilan contoh secara acak sederhana, dimana setiap elemen mempunyai peluang yang sama untuk dipilih, hanyalah salah satu cara dalam kelompok teknik pengambilan contoh. Ini didasarkan bahwa setiap elemen dalam populasi mempunyai kesempatan dipilih yang telah diketahui, tidak kosong (non-zero - tetapi tidak harus sama). Kemungkian pengambilan contoh adalah satu-satunya cara terpercaya untuk menghindari bias seleksi, dan diperlukan bila nilai perkiraan populasi ingin dijamin. Contoh terpilih dengan pengambilan contoh kemungkinan (probability sampling) mungkins saja tetap tidak mewakili karena kesempatan, tetapi secara rataan, akan lebih mendekati populasi dari berbagai sudut. Perkiraan Tujuan dari survai adalah untuk menentukan beberapa karakteristik populasi (sebagai sampel, proporsi ternak yang mempunyai antibodi terhadap penyakit, atau rataan jumlah babi di pedesaan). Karena hanya sampel populasi yang diperiksa, dan pendugaan digunakan untuk memperkirakan sisa populasi, maka mungkin nilai yang diukur dari sampel tidak akan sama dengan nilai sebenarnya dalam seluruh populasi. Pengambilan sampel secara acak digunakan untuk mengurangi resiko. Karena kita tidak dapat mengetahui nilai sebenarnya dalam populasi, maka digunakan pedugaan untuk memperkirakannya. Example: Sebuah desa mempunyai ayam. Suatu survai yang dirancang untuk mengukur proporsi ayam yang telah divaksinasi

32 34 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan terhadap Fowl Cholera, didasarkan atas 20 ayam contoh secara acak yang diambil darahnya dan diukur tingkat antibodinya. Limabelas ekor dari 20 ayam (75%) menunjukkan antibodi positif terhadap Fowl Cholera. Karenanya diperkirakan bahwa proporsi ayam di desa tersebut yang mempunyai antibodi adalah 75 %. Memperhatikan hasil survai seperti ini, sangat penting untuk mengetahui seberapa jauh kebenaran nilai perkiraan tersebut. Jumlah ternak yang dipilih sebagai sampel (besaran sampel) adalah salah satu faktor penting yang menentukan kedekatan perkiraan yang diperoleh dari nilai populasi sebenarnya. Dalam sampel diatas, 20 ekor dipilih. Seandainya ekor dipilih dari ekor yang ada di desa, nyata bahwa perkiraan proporsi akan lebih mendekati kebenaran. Sebaliknya, apabila hanya 4 ekor yang dipilih untuk di survai, maka kita tidak akan mempunyai keyakinan bahwa hasilnya cukup tepat. Survai dengan jumlah sampel besar menghasilkan perkiraan yang lebih tepat. Bilamana kita memperhatikan ke tiga kemungkinan survai ayam di pedesaan, dengan 3 besaran sampel yang berbeda 4, 20, dan 2.000, masih besar kemugkinan untuk setiap survai menghasilkan perkiraan sebesar 75%. Akan tetapi, kita akan lebih yakin bahwa nilai populasi sebenarnya akan mendekati 75 % seandainya kita gunakan besaran sampel daripada 4. Dalam menyimpulkan hasil survai, sangat diperlukan ukuran seberapa besar ketepatan perkiraan tersebut. Ini akan memberikan kepada kita tingkat keyakinan terhadap hasil yang dipeoleh. Bilamana kita menggunakan sampling random, sangat dimungkinkan untuk menghitung ukuran tersebut, yang dinamakan selang kepercayaan (confidence interval). Selang kepercayaan menunjukkan kedekatan perkiraan kita dari nilai populasi sebenarnya. Semua perkiraan dari survai harus dilaporkan dengan selang kepercayaan, agar pengguna mengetahui seberapa jauh kebenarannya. Selang kepercayaan dari proporsi adalah selang nilai dimana kita yakin beradanya nilai populasi sebenarnya. Sebagai contoh, dalam survai dengan 20 ekor ayam, dengan perkiraan prevalensi sebesar 75 %, selang kepercayaan 95 % adalah antara %. Ini berarti bahwa perkiraan prevalensi yang benar adalah 75 %, akan tetapi kita 95 % yakin bahwa seandainya kita salah, nilai sebenarnya akan terletak antara %. Nilai sebenarnya mungkin sekitar 75%. Besar kemungkinan, tetapi sangat kecil terjadi, bahwa nilai sebenarnya berada dekat 51 % atau 91 %. Keyakinan 95 % berarti bahwa kalau kita melakukan survai yang sama 100 kali, walaupun kita akan mendapat nilai perkiraan yang berbeda setiap kali, nilai keberaran akan terletak Selang kepercayaan 95 kali dari Selang kepercayaan ini sangat lebar. Walaupun kita duga bahwa nilainya berada sekitar 75% sangat mungkin didapatkan sangat rendah sampai 51 %, yang berarti perbedaan yang sangat besar. Anggap bahwa survai yang sama, menggunakan besaran contoh dan bukan 20. Bila kita perhatikan ekor ayam dengan titer, perkiraan kita masih tetap

33 Toolbox Survey 35 merupakan proporsi dari 75%. Akan tetapi dengan selang kepercayaan 95 % akan menunjukkan antara 73-77%, yang berarti bahwa kita 95% yakin bahwa nilai sebenarnya berada antara %. Kita dapat memberikan kepercayaan lebih dalam survai kedua dibandingkan yang pertama karena perkiraan kita lebih tepat. Hal ini ditunjukkan dibawah ini. Berdasarkan kesepakatan, ketepatan perkiraan umumnya dinyatakan sebagai selang kepercayaan 95 %. Masih dimungkinkan untuk menghitung selang kepercayaan dengan tingkat kepercayaan yang berbeda, seperti 90 % atau 99 %, tetapi ini agak jarang digunakan. Selang kepercayaan menunjukkan tingkat kepercayaan kita bahwa perkiraan kita benar. Kita dapat 95 % yakin bahwa nilai populasi sebenarnya terletak diantara selang kepercayaan 95%. Makin sempit selang kepercayaan, makin baik survai. Ketepatan survai. Secara ringkas, ketepatan perkiraan dari suatu survai ditentukan oleh 2 faktor - ketelitian dan bias. Bilamana survai yang sama dilakukan dalam suatu populasi beberapa kali, jawaban yang diperoleh akan sedikit berbeda setiap kali dilakukan. Perbedaan ini disebut kesalahan random, dan ditunjukkan sebagai jarak selang kepercayaan. Bila perbedaan antara survai kecil, maka terjadi kesalahan random yang rendah, dan hasil survai dikatakan tepat Suatu survai yang dilakukan dengan besaran contoh yang besar akan mempunyai kesalahan acak yang lebih kecil dan hasilnya lebih tepat. Bila survai dilakukan berulang kali, dan hasilnya selalu berbeda dari nilai sebenarnya dengan kisaran yang sama kearah yang sama, ini disebutkan sebagai kesalahan sistematik. Kesalahan sistematik menyebabkan hasil yang bias, dan ini diamankan terutama melalui rancangan survai yang baik. 3 Kemungkinan interpretasi dengan 95 % selang kepercayaan adalah sebagai berikut. Bilamana survai menggunakan metodologi dan strategi pengambilan contoh yang sama untuk mempelajari populasi beberapa kali, dan selang kepercayaan dihitung dengan cara yang sama didasarkan tas hasil setiap survai, nilai parameter populasi sebenarnya akan berada pada nilai selang kepercayaan sebesar 95%. Example: Melaksanakan survai untuk penperkirakan niali suatu populasi laksana menembakkan senapan kearah sasaran. Kalau anda bukan penembak yang jitu, tembakan anda akan mengena dimana saja sekitar sasaran. Tembakan anda tidak tepat, karena sangat banyaknya kesalahan acak. Untuk mengatasi kesalahan acak, anda perlu menggunakan banyak

34 36 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan sekali tembakan (menggunakan besaran contoh yang besar) sebelum anda dapat mendekati pusat sasaran. Kalau anda sangat baik, semua tembakan akan selalu jatuh dekat sasaran yang sama. Akan terjadi kesalahan acak yang sangat kecil, dan hasil perkiraan akan lebih tepat. Akan tetapi, anda dapat mengenai pusat sasaran, hanya apabila sudut pandang senapan baik. Bilamana sudut pandang senapan tidak lurus, maka bilamana anda membidik pusat sasaran, anda akan mengenai samping sasaran dan hasilnya akan bias. Bila tidak ada bias, maka anda akan mengenai pusat sasaran. Ini digambarkan dalam gambar dibawah ini. Nilai populasi sebenarnya yang akan kita perkirakan adalah pusat sasaran. Dalam setiap survai (atau tembakan senapan) kita akan mendapatkan hasil yang mungkin dekat dengan nilai sebenarnya atau sangat jauh dari sasaran. Bilamana rataan dari semua hasil survai (bagian tengah dari pola sasaran tembakan) mendekati nilai sebenarnya (pusat sasaran) maka tidak terjadi bias, sebagaimana ditunjukkan dalam 2 gambar terbawah. Akan tetapi, bilamana rataan hasil survai terpusat jauh dari pusat sasaran sebenarnya (gambar atas) terjadi bias, disebabkan oleh kesalahan sistematik (misalnya, sudut pandang senapan yang tidak tepat). Bilama terjadi simpangan perbedaan hasil yang besar dari berbagai survai yang berbeda, itu disebabkan karena kesalahan random, sebagaimana ditunjukkan gambar-gambar sebelah kiri. Tembakan yang baik akan mempunyai kesalahan random yang kecil dan hasil yang lebih tepat, sebagaimana ditunjukkan gambar kanan bawah

35 Toolbox Survey 37 Tolok Ukur Penyakit Untuk mengendalikan penyakit secara efektif, kita harus memahami distribusi penyakit; berapa macam penyakit yang ada, dimana terjangkit, hewan apa, dan sebagainya. Survai penyakit didasarkan atas penghitungan jumlah hewan yang menderita penyakit dan jumlah yang tidak sakit. Nilai-nilai ini dapat digunakan untuk menghitung berbagai tolok ukur penyakit, masing-masing menunjukkan laju penyakit menurut cara yang berbeda. Dua tolok ukur penyakit yang penting untuk melaksanakan surveillance aktif adalah prevalensi dan laju insiden. Prevalensi Prevalensi (kadang-kadang disebut titik prevalensi) adalah jumlah hewan yang terkena penyakit tertentu dalam satu satuan waktu tertentu, sebagai proporsi dari jumlah hewan dalam populasi. Example: Satu usaha ayam kecil dengan jumlah ayam ekor mengalami penyebaran penyakit Newcastle Disease (ND). Ayam-ayam pertama kali terkena penyakit tanggal 3 Maret. Pda tanggal 5 Maret banyak ayam yang mati. Pemilik ayam menghubungi petugas Dinas Peternakan lokal yang mengunjungi tanggal 6 Maret. Pada hari tersebut, petugas menghitung 56 ekor yang menunjukkan gejala penyakit, dan pemilik melaporkan bahwa 143 ekor telah mati, dan 28 ekor telah sakit tetapi sembuh. Terdapat ekor sisanya yang ternyata sehat. Berapa prevalensi ND di peternakan tersebut tanggal 6 Maret? Jumlah ternak yang menderita adalah 56 ekor. Jumlah ternak ayam dalam populasi adalah ekor ( ekor yang telah mati). Prevalensi tanggal 6 Maret adalah : 56 Pr evalens = = 1857 Gambar dibawah ini menggambarkan gagasan prevalensi menggunakan sebagian dari populasi selang waktu tertentu. Setiap garis menunjukkan seekor ayam yang terkena penyakit. Garis simulai saat hewan mulai sakit, dan berhenti saat mati atau sembuh kembali. 3%

36 38 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan Dalam gambar tersebut, prevalensi diukur saat T. Pada saat itu, jumlah hewan yang sakit dihitung, berjumlah 5 ekor. Kalau ada 16 ekor dalam populasi saat To dan 6 ekor mati sebelum To, sisa populasi hanyalah 10 ekor. Jadi prevalensi adalah 5/10 atau 50 %. Ingat bahwa prevalensi dihitung pada saat tertentu, dan tidak ada selang waktu tertentu yang digunakan dalam perhitungan. Prevalensi = Jumlah hewan yang sakit pada satu saat sebagai proporsi dari jumlah populasi yang ber-resiko saat itu. Jumlah kasus pada suatu saat Prevalens = Populasi ber - resiko saat yang sama Laju insiden Laju insiden (terutama kejadian sebenarnya atau laju kepekatan kejadian) adalah tolok ukur dari kecepatan rata-rata penyebaran penyakit 4. Laju kejadian adalah jumlah kasus penyakit baru dibagi selang waktu saat setiap hewan dalam populasi ber-resiko ternak penyakit. Secara ringkas ini dapat dihiutng sebagai berikut : Insiden = Jumlah kasus baru penyakit dalam kurun waktu tertentu Rataan jumlah hewan ber - resiko kurun waktu

37 Toolbox Survey 39 Dalam contoh penyebaran penyakit ND di peternakan ayam, dapat digunakan nilai untuk menghitung laju kejadian atau laju penyebaran penyakit. Kalau digunakan jangka waktu saat awal penyebaran (3 Maret) sampai saat dikunjungi (6 Maret) maka jangka waktu adalah 4 hari ( keseluruhan). Jumlah kasus baru penyakit selama 4 hari adalah : Jumlah ternak yang mati adalah 143 ekor ditambah 28 ekor yang sakit tetapi sembuh ditambah 56 ekor yang sakit saat kunjungan memberikan nilai 227 kasus baru penyakit ND. Jumlah ternak yang ber-resiko diperhitungkan dengan mengambil rata-rata saat awal jangka waktu yang digunakan dan akhir selama jangka waktu yang sama. Saat awal (3 Maret) kejadian ada ekor. Saat akhir (6 Maret) kejadian 227 ekor mati, atau telah terkena penyakit, dan ber-resiko untuk terkena penyakit lagi. Jadi poulasi ber-resiko adalah = Rataan populasi ber-resiko adalah ( )/ ,5 ekor. Jadi laju kejadian dapat dihitung menurut beberapa cara : : Insiden = 227 kasus baru penyakit ber - resiko 4 hari = kasus per ekor per hari = = 21 kasus per 100 ayam ber - resiko 21 kasus per 100 ayam per minggu Apa arti nilai-nilai tersebut?. Yang pertama, 0,03 kasus per ayam per hari berarti kalau kita mengabil seekor ayam selama satu hari, maka rata-rata akan didapatkan 0,03 kasus penyakit. Ini jelas tidak ada artinya bila kita berbicara mengenai satu ekor hewan. Nilai laju kejadian dapat dikalikan jumlah ternak yang lebih besar atau jangka waktu yang lebih lama untuk memudahkan pengertian. Nilai kedua, 21 kasus per 100 ayam--minggu,,enunjukkan bahwa bila kita mempunyai 100 keor ayam, maka diperkirakan 21 akan sakit dalam jangka waktu satu minggu 4. Tolok ukur laju kejadian yang juga sering digunakan adalah kejadian kumulatif, yang menunjukkan jumlah kasus baru penyakit sebagai proporsi dari dari seluruh jumlah ber-resiko terkena penyakit. Laju kejadian dan laju kejadian kumulatif tergantung pada jumlah kasus penyakit pada jangka waktu tertentu, sebagaimana dibahas dalam Bab 8. Bahasan hanya menyangkut laju kejadian, tetapi laju kejadian kumulatif dapat dihitung bila dikehendaki. Bilamana laju penyebaran penyakit tetap sama seperti saat 4 hari awal kejadian penyebaran penyakit. Kita dapat menggunakan diagram diatas untuk melihat bagaimana laju kejadian berbeda dengan prevalensi. Untuk menghitung laju insiden, kita harus menghitung semua kasus penyakit yang baru terjadi pada satuan waktu yang ditentukan. Jumlah kasus baru antara To dan T1 adalah 13 kasus. Beberapa ternak dalam kasus telah mati, beberapa sembuh, dan beberapa masih sakit saat T1, tetapi kita hanya tertarik

38 40 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan pada jumlah kasus baru, dan tidak pada apa yang terjadi pada mereka. Bila dalam populasi terdapat 26 ekor ayam saat To dan tinggal 20 saat T1 (dua diantaranya telah terinfeksi dan sembuh, jadi tidak ber-resiko), maka rata-rata jumlah ternak ber-resiko dalam jangk waktu tersebut adalah (26+(20-2))/2 = 22. Bila jangka waktu antara To dan T1 adalah satu bulan, maka laju insiden adalah 13 kasus baru penyakit Insiden = 22 ber - resiko 1 bulan = 059. kasus per ekor - bulan = 59 kasus per 100 ekor per bulan Laju insiden mengukur jumlah kasus penyakit yang baru selama jangka waktu tertentu Hubungan antara laju insiden dan prevalensi Prevalensi versus laju insiden Banyak tolok ukur lain dari penyakit, tetapi prevalensi dan laju insiden adalah yang paling berguna. Keduanya saling terkait, sesuai dengan lama penyakit. Suatu penyakit dengan laju insiden yang tinggi tetapi jangka waktu pendek akan menunjukkan prevalensi yang relatif rendah. Penyakit dengan laju insiden rendah dan jangka waktu lama akan menunjukkan prevalensi tinggi. Example: Satu studi dengan sapi perah berproduksi tinggi, di wilayah dengan peluang beranak sepanjang tahun, untuk menguji kejadian sub-klinis kandungan rendah kalsium dalam darah sekitar saat beranak. Populasi ternak yang distudi terdiri atas semua sapi betina didaerah tersebut. Selama jangka waktu satu tahun, didapatkan bahwa laju insiden penyakit sangat tinggi, dengan 85 kasus per 100 ekor sapi per tahun. Akan tetapi, lama berjangkitnya penyakit sangat singkat, sekitar satu hari. Pada setiap saat, prevalensi (proporsi sapi betina dengan kandungan rendah kalsium dalam darah) adalah sangat rendah sekitar 0,3 %. Example: Kita tertarik untuk mengkaji pengaruh cacing hati pada kerbau di daerah padi irigasi. Hampir semua ternak terinfeksi saat masih muda, dan tetap mempertahankan tingkat yang rendah seumur hidupnya. Laju insiden (jumlah infeksi baru) relatif rendah pada 8 kasus baru per 100 ekor sapi per tahun, karena hampir semua ternak pernah terinfeksi dan hanya hewan muda yang peka terhadap infeksi baru. Sebab lama penyakit dapat dikatakan seumur hidup, maka prevalensi sangat tinggi, sekitar 79 %. Alasan mengapa rpevalensi dan laju insiden dapat begitu berbeda adalah karena mereka menunjukkan aspek penyakit yang berbeda. Kalau jumlah populasi tidak berubah, dan tingkat penyakit tetap sama, maka dapat diperkirakan prevalensi, kalau diketahui laju insiden dan rataan lama penyakit.

39 Toolbox Survey 41 Pada kondisi khusus tertentu saat prevalensi rendah (< 10%) maka prevalensi - laju insiden x lama berjangkitnya penyakit Example: Kelumpuhan pada sapi karena foot-rot telah menjadi masalah di pedesaan di saat basah yang tidak biasa. Laju insiden dari penyakit ini adalah 5 kasus per 100 ekor sapi per bulan. Sapi terinfeksi biasanya sembuh dalam 1 bulan (lama penyakit). Jadi prevalensi penyakit adalah 5 kasus per 100 ekor sapi per bulan kali 1 bulan atau 5 %. Gambaran survai laju insiden dan prevalensi Saat merencanakan survai, kita harus menentukan tolok ukur mana yang paling berguna untuk tujuan tertentu. Ini didasarkan atas tipe informasi yang dikumpulkan dan pertimbangan praktis. Example: Suatu program nasional vaksinasi yang besar untuk sapi, kerbau, dan babi telah diterapkan di satu negara, Vaccineland, untuk mengendalikan penyakit mulut dan kuku (FMD). Arahnya adalah untuk memvaksinasi setiap hewan dua kali setahun. Petugas kesehatan hewan ingin memonitor program tersebut untuk mengetahui apakah tujuannya tercapai. Mereka harus menentukan apakah akan menggunakan prevalensi atau laju insiden sebagai tolok ukur. Dalam contoh ini, tujuan program adalah memastikan bahwa semua hewan di negara tersebut terproteksi terhadap infeksi FMD. Ini dapat dicapai melalui vaksinasi untuk memberikan antibodi/kekebalan. Petugas kesehatan hewan memutuskan bahwa tolok ukur terbaik untuk mengkaji program tersebut adalah prevalensi hewan dengan antibodi ketahanan terhadap FMD. Daripada tolok ukur proporsi hewan yang divaksinasi, mereka memutuskan ingin tahu proporsi yang berhasil di vaksinasi. Ini memberikan kesempatan pada mereka untuk mengevaluasi pengaruh ganda dari berbagai masalah dengan program vaksinasi (sebagai contoh, cakupan vaksinasi yang rendah atau pelaksanaan vaksinasi yang kurang baik akibat penggunaan vaksin kadaluarsa atau inaktif). Bila prevalensi sangat tinggi, itu berarti bahwa hampir semua ternak terproteksi, dan akan kecil sekali kemungkinan wabah FMD. Kalau prevalensi ketahanan antibodi rendah, maka banyak ternak yang biasanya peka terhadap infeksi, dan program tidak berjalan sebagaimana diharapkan. Karenanya mereka melaksanakan survai nasional pada sapi, kerbau dan babi, mengumpulkan sampel darah dan testing terhadap kadar antibodi. Menentukan prevalensi hewan dengan titer antibodi ketahanan terhadap FMD. Example: Melanjutkan contoh terdahulu, survai dilaksanakan dan hasilnya dianalissis. Secara nasional, 62 % ternak mempunyai titer antibodi ketahanan terhadap FMD. Yang berwenang menyimpulkan bahwa program belum seluruhnya efektif, tetapi menunjukkan perkembangan yang nyata, dan memutuskan untuk melanjutkan program sebagaimana semula. Untuk mendapatkan kontrol yang efektif, suatu organisasi regional telah dibentuk untuk meningkatkan komunikasi dan koordinasi kegiatan pengamanan antar negara tetangga. Sebagai bagian dari proses ini, satu negara tetangga, Diseaseland,

40 42 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan melakukan survai yang sama, dan melaporkan hasilnya kepada yang berwenang di Vaccineland.. Diseaseland sering mengalami outbreak FMD, tetapi tidak berada dalam posisi untuk menerapkan program vaksinasi, jadi dapat dikatakan tidak ada vaksin yang digunakan. Hasil dari Diseaseland menunjukkan bahwa 64 % hewan mempunyai antibodi ketahanan terhadap FMD. Masalah dalam contoh suatu survai seroprevalensi adalah bahwa test antibodi terhadap FMD tidak dapat dibedakan sebagai hasil vaksinasi atau hasil infeksi alami. Di Diseaseland tidak dilakukan vaksinasi, jadi semua hewan dengan antibodi ketahanan (64%) mempunyai antibodi karena pernah mengalami infeksi FMD. Hewan dengan antibodi di Vaccineland mungkin memperoleh antibodi hasil vaksinasi, tetapi mungkin juga karena infeksi alami juga. Walaupun pengukuran prevalensi antibodi berguna, tetapi tidak menunjukkan kepada penentu kebijakan divaccineland apakah program vaksinasi yang dilaksanakan sebagai penyebab anitbodi, ataukah masih terjadi outbreak FMD secara luas sebagai penyebab antibodi. Untuk menjawab ini, mereka memutuskan untuk melaksanakan survai laju insiden. Example: Penentu kebijakan Vaccineland melakukan surbey laju insiden untuk mengukur jumlah outbreak FMD di pedesaan. Pada saat yang sama, mereka menanyakan otoritas kesehatan hewan di Diseaseland untuk melaksanakan survai serupa. Survai di Vaccineland mendapatkan bahwa laju insiden outbreak FMD pedesaan adalah 3,4 per 100 desa per tahun. Di Diseaseland didapatkan laju insiden sebesar 48 per 100 desa per tahun. Berdasarkan hasil-hasil ini, otoritas di Vaccineland dapat menyimpulkan bahwa kebanyakan antibodi yang didapatkan dari survai prevalensi adalah akibat vaksinasi, daripada infeksi alami. Contoh FMD ini mendemonstrasikan bagaimana dua tipe survai dapat digabung untuk membantu pengertian mengenai masalah dimana hasil test laboratorium tidak dapat membedakan antibodi hasil alami atau vaksinasi. Tabel berikut membedakan kedua tipe survai: Survai Prevalensi Survai laju insiden Biaya Tinggi Rendah Kecepatan Lamban Cepat Unit perhatian Hewan Desa/Kelompok hewan Kualitas data (specifisitas) Baik Sedang Yang didapat Penyakit Sejarah outbreak

41 Toolbox Survey 43 Seroprevalensi versus prevalensi klinis Serial contoh diatas menggambarkan penggunaan survai seroprevalensi dan hubungan antara prevalensi dan jangka waktu penyakit. Survai prevalensi dapat memeriksa setiap aspek penyakit - tanda klinis penyakit, bukti sub-klinis penyakit, atau bukti bahwa hewan pernah mengalami sakit dan sekarang sembuh. Dalam setiap kasus, lama menderita penyakit (atau bukti terkena penyakit) berbeda. Penyakit klinis sering hanya berlangsung pendek. Penyakit subklinis dapat mendahului penyakit klinis untuk waktu yang lebih lama. Bukti bahwa pernah terekspos terhadap suatu penyakit, dalam bentuk antibodi, bertahan lama setelah sakit. Example: Lama menderita FMD klinis hanya selama beberapa inggu. Infkesi subklinis dapat dideteksi dalam satu-dua hari sebelum terlihat gejala klinis, dan dalam beberapa kasus carrier, selama beberapa bulan setelah terinfeksi. Ini berarti bahwa untuk laju insidens tetap untuk FMD, prevalensi terhadap poenyakit klinis akan rendah, penyakit subklinis lebih tinggi, dan prevalensi antibodi sebagai bukti terkena penyakit sebelumnya akan tertinggi. Bila melaksanakan survai prevalensi, untuk menghitung prevalensi suatu penyakit yang jarang terjadi (mempunyai prevalensi rendah), jumlah hewan yang diperiksa harus diperiksa sebelum memperoleh nilai yang nyata mengenai penyakit ditemukan. Untuk penyakit dengan prevalensi tinggi, jumlah hewan untuk diperiksa lebih sedikit, yang membuat pelaksanaan survai lebih cepat dan lebih murah. Ini adalah salah satu alasan mengapa survai prevalensi-sero (survai untuk perkiraan prevalensi pada hewan dengan tingkat antibodi tinggi yang menunjukkan pernah terekspos penyakit atau mendapat vaksinasi sebelumnya) sangat sering digunakan dalam program pengawasan penyakit hewan. Sering lebih mudah (membutuhkan jumlah sampel yang lebih sedikit) untuk mengukur tingkat penyakit dengan survai prevalensi-sero dibandingkan survai prevalensi klinis Satu keuntungan dari survai prevalensi klinis adalah bahwa hanya dibutuhkan pemeriksaan klinis pada hewan, tanpa memerlukan pengumpulan spesimen untuk diperiksa di laboratorium. Ini mungkin lebih cepat dan murah, akan tetapi test laboratori umunya lebih mampu untuk diagnose yang lebih meyakinkan. Survai lain mungkin mengukur prevalensi hewan yang menunjukkan telur parasit spesifik dalam feses, atau antigen terdeteksi dari orangisme tertentu sebagaimana dideteksi dari test laboratoris. Test Diagnostik Banyak survai penyakit hewan membutuhkan test laboratorium untuk memeriksa spesimen yang dikumpulkan dari hewan. Satu contoh adalah

42 44 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan penggunaan test laboratorium seperti ELISAs (Enzyme-Linked Inmmuno Sorbent Assays), Complement Fixation Tests (CFTs) atau Agar Gel Immunodiffuion Tests (AGIDs) untuk identifikasi antibodi atau antigen dalam darah. Hanya ada beberapa test laboratorium yang sempurna, walaupun kenbanyakan test memberikan jawaban salah sekali-kali. Bila menggunakan test laboratoris sebagai bagian dari survai penyakit, sangat penting untuk dimengerti sampai seberapa jauh ketepatan test tersebut, dan kesalahan apa yang mungkin timbul. Sensitifitas and spesifisitas Performan suatu test diterangkan dalam 2 tolok ukur - sensitivitas dan spesifisitas. Sensitivitas suatu test mengukur proporsi hewan yang benar-benar terkena penyakit. Dan test benar menunjukkan hewan tersebut sakit. Spesifisitas mengukur proporsi hewan yang tidak terkena penyakit, dan test dengan benar menunjukkan sebagai hewan tidak terkena penyakit. Example: Suatu diagnostik test baru untuk deteksi antibodi terhadap Classical Swine Fever dewasa ini sedang dievaluasi. Dan digunakan untuk menguji 20 ekor hewan. Sepuluh dari hewan tersebut telah diketahui mengidap penyakit dan seharusnnya menunjukkan tingkat antibodi tinggi. Hewan sisanya berasal dari daerah bebas penyakit dan diketahui tidak memiliki antibodi. Ketika testing selesai, 8 dari sepuluh ekor kelopok positif antibodi menunjukkan hasil positif dan 2 negatif. Tujuh dari kelompok hewan antibodi negatif menunjukkan hasil negatif, dan 3 positif. Hasilnya diringkas dalam tabel dibawah ini Penghitungan sensitifitas dan spesifisitas Status penyakit sebenarnya (Antibodi ada) Positif Negatif Total Antibody Test Result Positif 8 positif benar 3 positif salah Negatif 2 negatif salah 7 negatif benar 11 test positif 9 test negatif Total 10 positif sakit 10 negatif sakit 20 Menggunakan nilai-nilai diatas, dapat dihitung sensitivitas dan spesifisitas dari test. 8 hasil test positif benar Sensitivitas = = 80% 10 hewan positif sakit 7 true hasil test negatif Specificity = = 70% 10 hewan negatif sakit

43 Toolbox Survey 45 Uji sensitifitas Sensitivitas suatu test adalah proporsi dari ternak yang benar-benar sakit dalam populasi yang benar terdeteksi sakit dalam hasil test Uji spesifisitas Spesifisitas suatu test adalah proporsi dari ternak yang benar-benar tidak sakit dalam populasi yang benar terdeteksi sebagai tidak sakit dalam hasl test. Example: Sensitivitas dan spesifisitas dari masing-masing test mungkin bervariasi tergantung dari populasi yang ditest dan laboratorium pelaksana testing. Perkiraan umum karenanya harus digunakan dengan hati-hati. Kalau test digunakan dalam wilayah untuk opertama kalinya, akan lebih baik mengevaluasi terlebih dahulu dalam populasi lokal. Sebagai contoh pendugaan karakteristik test, test brucellosis Rose Bengal test (RBT) mempunyai perkiraan sensitivitas sebesar 97 % dan spesifisitas sekitar 93 % Prevalensi yang nampak dan prevalensi sejati Kalau sensitivitas dan spesifisitas suatu test diketahui, sangat mungkin untuk mengkoreksi kesalahan yang terjadi karena test kurang sempurna. Bila suatu survai prevalensi-sero dilakukan, dan spesimen dianalisis, prevalensi-sero yang diperoleh (prevalensi yang nampak) mungkin tidak benar. Ini disebabkan karena hewan yang sakit telah diidentifikasi sebagai negatif, dan beberapa ekor daari hewan yang tidak sakit diidentifikasi sebagai positif. Kesalahan-kesalahan ini dapat diperbaiki untuk memberikan prevalensi sejati dengan suatu formula menggunakan test sensitivitas dan spesifisitas. Program Prevalensi Sejati (True Prevalence program) akan menghitungnya. Dengan memasukkan nilai prevalensi kenyataan, sensitivitas dan spesifisitas, akan didapatkan prevalensi sejati. Kalau jumlah sampel survai dmasukkan, akan diperoleh selang kepercayaan 95%. Program dan contoh kalkulasi diberikan pada halaman 165. Survai yang mana akan digunakan? Bab ini mengenalkan penggunaan survai untuk surveillance aktif untuk mengumpulkan informasi mengenai penyakit ternak dan membahas 2 tolok ukur penyakit yang penting. Tipe survai ke tiga, suatu survai untuk menunjukkan bebas penyakit, akan diperkenalkan dalam Bab 9. Penentu kebijakan kesehatan hewan dan perencana survai perlu memutuskan tipe survai yang mana dan sistem pengumpulan data lainnya yang paling cocok untuk kepentingannya. Untuk membuat keputusan tersebut, anda pertama kali harus menentukan tipe informasi apa yang diperlukan dan akan digunakan untuk apa. Dalam beberapa kasus, ini secara langsung mengarah pada tipe survai yang dibutuhkan. Dalam kasus lainnya, mungkin jelas bahwa informasi yang diinginkan sudah tersedia dari sumber lainnya dan tidak diperlukan survai. Survai lain yang berbeda tidak dibahas dalam bab ini mungkin diperlukan dalam beberapa situasi lainnya. Anda ingin mengekpor babi dan terlibat da;am negosiasi dagang dengan negara lain. Mereka menolak untuk mengizinkan impor babi hidup berdasarkan keyakinan mereka bahwa negara

44 46 Bab 2 : Prinsip-prinsip Surveillance Penyakit Hewan mempunyai penyakit Aujeszky. Walaupun selama 5 tahun tidak ditemukan laporan klinis penyakit Aujeszky selama kurun waktu 5 tahun, anda perlu meyakinkan bahwa penyakit tersebut sudah diberantas. Situasi dalam kenyataannya memerlukan suatu survai yang menunjukkan bebas penyakit, dijelaskan dalam Bab 9 Dalam kasus lainnya, pilihan atas tipe survai tidaklah begitu jelas. Berbagai macam tipe survai mungkin dapat mengumpulkan informasi yang relevan, dan dalam kenyataanya lebih dari satu tipe informasi diperlukan. Untuk beberapa masalah tertentu, data pasif mungkin merupakan sumber informasi yang paling tepat. Example: Lebih banyak pergerakan diantara negara tetangga untuk membentuk program eradikasi FMD regional, dan anda perlu menentukan apakah pemerintah akan berpartisipasi dalam program ini dan membiayai progarm pengendaliannya. Untuk menjawab pertanyaan ini, perlu diketahui, diantara sekian banyak masalah, seberapa besar kehadiran FMD, dimana adanya, status terkini langkah pengendalian, apa dampak dengan adanya penyakit tsb, berapa besar biaya program pengendaliannya, bila eradikasi memungkinkan, dan bila demikian, berapa lama waktu yang diperlukan dan apa keuntungan yang diperoleh. Prevalensi dan laju insiden, keduanya dibutuhkan untuk menjawa pertanyaanpertanyaan diatas, disamping studi ekonomi (analisa cost-benefit) dan studi kegunaan khusus lainnya. Flow Chart pada halaman berikut memberikan daftar beberapa kegunaan dari informasi penyakit hewan, dan menunjukkan beberapa cara bagaimana informasi tersebut dapat dikumpulkan. Peta tersebut hanya bertindak sebagai pegangan, karena pilihan terakhir untuk menentukan survai mana yang harus digunakan akan melibatkan banyak faktor lainnya.

45 Toolbox Survey 39 How should I collect animal health information? What will the information be used for? Should I use a prevalence or incidence survey? Page 29 Plan a disease control program Prevalence Survey Economic Analysis Monitor the progress of a disease control program Prevalence Survey Incidence Survey Set priorities for spending on animal disease problems Prevalence Survey Incidence Survey Economic Analysis Animal Owner Priorities Provide disease status reports for OIE Passive Surveillance Provide disease reports for neighbouring countries Passive Surveillance Demonstrate disease status to trading partners Freedom from Disease Determine the geographical spread of disease Prevalence Survey Incidence Survey Monitor changes in the level of important diseases over time Prevalence Survey Incidence Survey Respond to disease outbreaks Passive Surveillance Plan animal health service spending and distribution Livestock Census Prevalence Survey Economic Analysis Confirm the completion of a disease eradication program Freedom from Disease

46 Bab3: Sampling

47 3 Sampling Daftar Isi Bab 1: Pendahuluan Bagian I: Latar Belakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-Prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan Bab 3: Bab 4: Bab 5: Bab 6: Sampling Keperluan Samplingsecara Random Teknik-teknik Sampling secara Random Kerangka Sampling Sampling dari Kerangka Sampling Sampling Ternak-ternak di Desa Sampling Tanpa Kerangka Sampling Prinsip -prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Wawancara Pedesaan Manajemen dan Analsis Data dengan Komputer Bagian II :Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju Insiden Bab 9: Survai untuk pembuktian Bebas Penyakit Bagian III:Catatan untuk Peserta Latihan Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pengajaran Bab 12: Lembar kegiatan

48 Bab3: Sampling Sampling Bila mengharapkan informasi dari suatu populasi, kecil kemungkinannya dengan menguji setiap anggota populasi (baca bab sensus - hal. 18). Sebagai pengganti, dipilih kelompok yang lebih kecil (sampel) dari suatu populasi, dan yang diuji adalah anggota-anggota dari kelompok ini (baca survai - hal.18). Sampling adalah proses pemilihan kelompok tersebut dari suatu populasi. Anggota-anggota dari sampel diamati, dan hasilnya digunakan untuk menduga beberapa sifat dari populasi yang digambarkan oleh keragaan sampel. Perlunya sampling secara random Ada beberapa teknik sampling, yang dapat dibagi menjadi dua kelompok : sampling berpeluang (probability sampling) dan sampling tidak-berpeluang (non-probability sampling). Sampling secara acak (random sampling) merupakan satu-satunya cara untuk meyakinkan bahwa sampel yang diambil mewakili suatu populasi. Permasalahan Sampling tidak berpeluang Convenience sampling Sampling Tidak-berpeluang Pada sampling tidak-berpeluang, peluang dari anggota populasi yang diseleksi dalam suatu sampel tidak diketahui, dan beberapa kelompok lebih sering terpilih dari yang lain. Ini berarti bahwa sampel yang diseleksi dengan menggunakan sampling tidak-berpeluang kurang mewakili suatu populasi, dan hasil survai akan bias. Seharusnya dihindarkan penggunakan teknik sampling tidak-berpeluang. Sampling secara mudah (Convenience sampling) adalah merupakan teladan dari teknik sampling tidak-berpeluang. Dalam convenience sampling, sampel-sampel diseleksi karena mudah, cepat dan murah untuk mengkoleksinya. Example: Dari150 ekor sapi perah yang dipelihara secara intensif di survai untuk mengkaji prevalensi kelumpuhan. Diambil 10 ekor untuk diuji tingkat kelumpuhannya. Convenience sampling digunakan untuk memilih ternak: dipilih 10 ekor sapi betina pertama yang masuk kandang, karena mudah untuk diamati, dan tidak perlu menunggu semua sapi-sapi datang. Purposive sampling Haphazard sampling Permasalahan dengan convenience sampling adalah bahwa sampel jarang mewakili suatu populasi, Dalam hal ini sapi yang lumpuh berjalan lebih lambat, dan oleh karenanya sapi tersebut paling akhir masuk dalam kandang pemerahan. Sampel convenience dari 10 ekor sapi betina pertama adalah tidak adanya sapi-sapi yang lumpuh, walaupun prevalensi kelumpuhan cukup tinggi. Teknik sampling tidak-berpeluang merupakan sampling menurut kebutuhan (purposive ). Pada sampling purposive, unsur-unsur dalam sampel diseleksi untuk suatu tujuan. Suatu upaya dapat dibuat untuk menyeleksi ternak yang dinilai sesuai kekhususan kelompok. Sebagai alternatif, ketika mempelajari penyakit, jumlah ternak yang sakit diseleksi lebih banyak daripada ternak yang sehat. Bahkan apabila ternak yang khusus diseleksi, ternak ini kurang mewakili perbedaan kisaran ternak dalam suatu populasi. Purposive sampling tidak menghasilkan sampel yang mewakili. Haphazard sampling (sampling secara sembarangan) adalah teknik dimana unsurunsur diseleksi tanpa alasan tertentu. Ini dirancang untuk meniru sampling secara random. Sayangnya, ketika memilih ternak, selalu terdapat beberapa alasan yang tidak disadari dari masing-masing ternak yang diseleksi. Sebagai contoh, seorang yang menyeleksi ternak mungkin berpikir pada waktu lampau saya memilih ternak yang besar, maka saat ini saya akan memilih yang kecil. Hasil yang didapat

49 Toolbox Survey 43 menyerupai sampling purposive, meskipun hasilnya sangat baik, namun kurang mewakili suatu populasi. Teknik sampling tidak-berpeluang (non-probability sampling) tidak dapat digunakan untuk memilih sampel yang terpercaya. Hasil survai dengan menggunakan non-probability sampling akan bias hasilnya. Sampling berpeluang (probability sampling) Istilah probability sampling mencakup sekelompok teknik yang terdiri: Random sampling sederhana; Sampling dengan kemungkinan setara ukuran sampel, dan Random sampling sistematik. Random sampling sederhana Pada random sampling sederhana (kadang-kadang hanya disebut random sampling), setiap anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih. Dalam sampel survai kelumpuhan sapi, jika digunakan random sampling, pada kedua sapi yang sehat dan yang lumpuh, sapi-sapi yang pertama dalam kandang pemerahan dan yang terakhir datang mempunyai peluang sama untuk dipilih sebagai sampel. Ini merupakan alasan pertama penggunaan random sampling. Sampel yang dipilih dengan menggunakan random sampling lebih mewakili populasi daripada sampel yang dipilih dengan teknik tidak-berpeluang. Ini dimaksudkan agar sampling secara random dapat menghindari masalah bias pemilihan, dan bahwa perkiraan nilai populasi yang dibuat dari pengamatan sampel adalah lebih tepat. Umumnya, random sampling menghasilkan sampel yang mewakili. Alasan kedua penggunaan random sampling adalah kita dapat menilai tingkat kepercayaan hasil survai. Jika hasil survai digunakan untuk menduga nilai sebenarnya suatu populasi (seperti prevalensi sapi lumpuh), digunakan suatu formula untuk membuat perhitungan. Hal serupa, digunakan suatu formula untuk menghitung selang kepercayaan, yang menunjukkan bagaimana tingkat kepercayaan hasil yang diperoleh cukup tepat. Masing-masing formula didasarkan pada asumsi bahwa sampel yang dipilih menggunakan random sampling. Jika sampel dipilih dengan teknik sampling tidak-berpeluang, formula yang dibuat kurang terpercaya dan hasilnya dapat tidak tepat. Example: Suatu survai prevalensi dilaksanakan untuk mengestimasi prevalensi babi dengan antibodi cholera babi di desa. Sebanyak empat puluh (40) ekor babi (sebagai unit yang diamati) dipilih dari 120 ekor babi yang ada di desa pengamatan. Tim peneliti menanyakan ke kepala desa untuk memilih 4 peternak yang memelihara babi lebih dari 10 ekor, dan

50 Bab3: Sampling dari masing-masing peternak diambil sampel darah dari 10 ekor. Dari 40 ekor babi, 12 ekor mempunyai positif antibodi terhadap cholera babi. Apakah yang dapat diduga tentang prevalensi babi dengan antibodi terhadap cholera babi di desa pengamatan. Teknik sampling tersebut menggunakan teknik sampling tidak berpeluang (Sampling secara mudah). Kita mengetahui bahwa 30% dari sampel memiliki antibodi (12/40 = 30%). Kita dapat memperkirakan bahwa prevalensi babi dengan antibodi terhadap kolera babi dari suatu populasi adalah juga 30%. Karena tidak digunakan random sampling, maka tidak dapat ditentukan estimasi yang benar. Kita berpikir bahwa nilai 30% itu benar, tetapi mungkin bisa 5% atau 80%. Jika digunakan random sampling kita dapat menduga secara tepat. Dengan selang kepercayaan 95% diperoleh besaran 17% - 47%, yang berarti bahwa 95 % kita yakin bahwa nilainya terletak antara 17 and 47. Jika digunakan random sampling, kita dapat menghitung keterandalan estimasi. Nomor acak Teknik random sampling Sampling didasarkan konsep pengacakan, dengan menggunakan nomor-nomor teracak. Nomor-nomor acak akan mudah diterangkan dengan teladan. Dadu terdiri dari enam buah sisi, 1sampai 6, dan jika diputar sekali, masing-masing sisi mempuyai peluang yang sama untuk berada di atas. Bagaimanapun juga pada setiap pemutaran, kita tidak pernah tahu nomor yang mana yang akan muncul. Apa yang kita ketahui, bahwa jika memutar dadu terus menerus, masing-masing, semua nomor yang muncul mempunyai kesempatan yang sama. Pemutaran dadu adalah salah satu cara menghasilkan nomor-nomor acak (dalam hal ini, antara 1 dan 6). Permainan kartu adalah sampel lain pengacakan. Jika kita mengocok kartu, kita tidak pernah tahu bagaimana urutannya. Tetapi pengocokan ini memungkinkan untuk menduga apa yang akan terjadi pada sebagian besar nomor kartu permainan. Ini disebabkan masing-masing kartu dalam kotak mempunyai peluang yang sama untuk berada diatas. Itu menunjukkan bagaimana kasino dapat mendatangkan uang. Mereka tidak tahu jika orang tertentu pada hari tertentu akan menang atau kalah, tetapi mereka tahu bahwa hampir sebagian besar waktu, sebagian besar orang akan kalah dibanding yang menang, sebab mereka dapat menduga rata-rata hasil dari sebagian besar permainan. Pada pemilihan sampel untuk suatu survai, kita ingin memilih anggota-anggota dari populasi yang dipercaya bahwa masing-masing anggota secara pasti mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih. Terdapat beberapa

51 Toolbox Survey 45 cara yang berbeda untuk melakukan pemilihan sampel, tujuan dari bab ini adalah menerangkan berbagai teknik yang berguna untuk melakukan survai peternakan di negara-negara sedang berkembang. Pengacakan secara fisik Contoh dadu dan kartu disebut teknik pengacakan secara fisik (physical randomization) karena kita secara nyata mengambil obyek fisik dan mencampur, menggoyang, memutar atau mengocoknya. Cara ini merupakan salah satu pendekatan paling sederhana untuk memilih sampel secara acak. Permasalahan dengan dadu adalah hanya terdiri dari 6 angka (meskipun angka desimal dalam dadu juga ada, dengan 10 sisi dengan nomor 0 sampai 9). Kartu-kartu kosong lebih mudah menyesuaikan, seperti teladan berikut. Kartu kosong untuk penarikan acak Permasalah pengacakan secara fisik Example: Sekelompok kambing lokal disurvai untuk menentukan adanya infeksi brucellosis. Terdapat 30 kambing (satuan pengamatan) dalam kelompok (populasi), tetapi hanya dibutuhkan 8 ekor untuk pengujian (penentuan ukuran sampel diterangkan pada bagian II). Setiap kambing mempunyai nomor telinga dengan nomor identifikasi khusus. Untuk memilih kambing sampel, digunakan 30 kartu atau lembaran kertas kosong. Nomor telinga kambing ditulis pada masing-masing kartu. Ke 30 kartu tersebut dikocok dengan baik dan dipilih 8 kartu. Kambing-kambing dengan nomor yang terpilih adalah merupakan kambing sampel. Ini merupakan metode yang efektif untuk pemilihan secara acak. Namun, jika kelompok yang akan diamati terlalu besar, metode tersebut menjadi tidak praktis. Sebagai contoh bila melakukan survai nasional yakni dengan meneliti ayam-ayam kampung di 100 desa. Jika negara tersebut terdiri dari desa, Untuk itu akan diperlukan penulisan dalam kartu nama desa, mengocoknya dan mengeluaran 100 kartu. Pengocokan kartu tersebut mungkin sulit. Untuk alasan ini, teknik pengacakan secara fisik hanya digunakan pada survai dengan skala kecil. Pada survai dengan skala yang lebih besar, nomor-nomor acak lebih mudah digunakan. Nomor-nomor acak Nomor-nomor acak (random numbers) adalah nomor-nomor yang dihasilkan secara acak atau secara kebetulan. Hal ini berarti untuk setiap digit, peluang beberapa nomor antara 0 dan 9 adalah sama. Terdapat dua sumber nomor-nomor acak: tabel nomor acak, dan nomor-nomor acak yang diperoleh dari komputer 1. Example: Komputer digunakan untuk membuat nomor acak, Nomor ini terdiri dari 5 digit, 3, 9, 0, 2 dan 4. Ketika komputer memilih digit pertama, 3, peluang nomor antara 0 dan 9 pasti sama. Nomor 3 terpilih secara kebetulan. Untuk digit kedua, 9, juga, peluang nomor antara 0 dan 9 yang dipilih adalah sama. Kenyataan bahwa angka 3 terpilih untuk nomor yang pertama adalah tidak berbeda dengan nomor yang kedua, 1 Komputer yang menghasilkan nomor-nomor acak disebut pseudo-random numbers. Urutannya dibuat dengan membuat rumus, jadi apabila diketahui rumusnya, dapat diperkirakan nomor yang akan dihasilkan. Dengan nomor-nomor acak, kejadian tersebut tidak mungkin terjadi. Untuk keperluan survai, komputer yang menghasilkan pseudo-random numbers cukup baik untuk mendapatkan nomor-nomor acak.

52 Bab3: Sampling demikian seterusnya. Hal ini merupakan sekedar kejadian yang terjadi secara kebetulan. Pembuatan nomor tersebut seperti apabila komputer memutar dadu dengan desimal khusus (dadu dengan 10 sisi) dan mencatat setiap digit dari setiap pemutaran. Contoh dari tabel nomor acak tertera dalam Appendix D, dan cara penggunaannya tertera pada halaman 42. Beberapa program komputer, termasuk Epi Info, pembuat nomor acak, diterangkan pada halaman 43. Keduanya dapat digunakan sama baiknya untuk memilih sampel dengan menggunakan beberapa tahap berikut: Pemilihan contoh acak Step 4: Buat daftar semua anggota populasi. Daftar ini disebut kerangka sampling, dan dibahas di halaman 49. Example: Suatu survai direncanakan untuk mengamati permasalahan penyakit hewan yang dipelihara dipedesaan pada satu kebupaten. Tujuan survai adalah untuk mengidentifikasi masalah penyakit yang paling umum terjadi. Terdapat 75 desa dalam satu kebupaten (populasi), dan dibutuhkan 10 desa sampel. Satuan pengamatan adalah desa. Semua nama desa didaftar (hanya lima desa pertama yang di tunjukkan). Nama Desa Nong Bone Sobtui Hang Chat Khounta Si Meuang Step 5: Nomor setiap anggota dalam daftar dari nomor 1 sampai nomor N, jumlah total dalam populasi. Example: Desa-desa dinomori dari nomor 1 sampai 75. Nº Nama Desa 1 Nong Bone 2 Sobtui 3 Hang Chat 4 Khounta 5 Si Meuang Step 6: Gunakan komputer atau tabel nomor acak, pilih nomor acak antara 1sampai dengan N. Pilih satu nomor acak pada setiap unsur untuk dipilih sebagai sampel. Example: dipilih 10 nomor-nomor acak, between 1 sampai 75. Nomor terpilih adalah: 68, 2, 52, 5, 27, 57, 42, 66, 47, dan 53. Step 7: Untuk setiap nomor acak yang terpilih, cari nama desa sesuai nomor terpilih. Desa tersebut merupakan desa sampel.

53 Toolbox Survey 47 Example: Tentukan desa-desa terpilih menurut nomor-nomor acak. Nº Nama Desa 1 Nong Bone 2 * Sobtui Dipilih 3 Hang Chat 4 Khounta 5 * Si Meuang Dipilih Pemilihan nomor acak dengan menggunakan tabel nomor acak Tabel nomor acak cukup mudah digunakan sebagai sumber nomor-nomor acak. Contoh tabel nomor acak tertera dibawah dan tabel penuhnya tertera dalam Appendix D. Terdapat set nomor yang dikelompokkan menjadi 5 kelompok. Dalam contoh di atas, 10 nomor dipilih untuk diambil 10 desa dari total 75 desa. Cara penggunaan tabel nomor acak sebagai berikut: Penggunaan tabel nomor acak Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Pilih titik awal dan petunjuknya. Mulailah dari tabel bagian atas, atau tempat lainnya di tengah. Kemudian berjalan menurut baris, atau turun menurut lajur. Dalam contoh ini, adalah dimulai dari nomor sebelah atas kiri, dan bergerak menurut baris. Hitung wilayah untuk nomor-nomor acak. Nomor-nomor yang diperlukan dalam contoh ini adalah antara 1 sampai 75. Tentukan digit-digit mana yang digunakan dari nomor-nomor terpilih. Nomor maksimum yang diinginkan adalah 75, yang terdiri dari dua digit. Oleh karena itu hanya dibutuhkan dua dari lima digit dalam setiap nomor acak. Untuk menggunakan nomor secara efisien, kita dapat memotong separo, dan menganggap dua digit pertama (42) sebagai nomor pertama, dan digit ketiga dan keempat (53)sebagai nomor kedua. Digit terakhir dapat diabaikan. Cari tabel terhadap nomor-nomor dalam wilayah yang diperlukan. Beberapa nomor antara 1 sampai 75 dihitung sebagai satu dari nomornomor acak. Beberapa nomor diatas 75 diabaikan. Lanjutkan pencarian sampai nomor-nomor yang dibutuhkan terpenuhi (Dalam teladan ini adalah 10). Example: Gunakan tabel dibawah, nomor pertama adalah 42. Nomor 42 dapat dipakai karena terletak antara 1 sampai 75. Nomor kedua adalah 53, juga dapat dipakai. Digit selanjutnya (9) diabaikan. Pindah ke kanan ke kelompok berikutnya, nomor berikutnya adalah 77. Nomor ini lebih besar dari 75, maka diabaikan. Nomor berikutnya adalah 68, yang diterima sebagai nomor acak ketiga. Nomor terakhir (6) diabaikan. Lanjutan dari cara ini didapatkan nomor keempat (66), kelima (52), keenam ( 27), buang berikutnya (79), kedelapan (02, atau 2), kedelapan (47), kesembilan (57) dan kesepuluh (05, atau 5). Tabel nomor acak

54 Bab3: Sampling Jika menggunakan tabel nomor acak, cara yang baik adalah melingkari nomornomor terpilih, dan mencoret nomor yang dibuang. Cara ini membantu untuk mengingat nomor-nomor yang dipilih, dan mencegah penggunaan nomor-nomor yang sama. Gunakanlah selalu nomor-nomor acak yang baru untuk setiap sampling dari suatu survai Epi Info Pemilihan nomor-nomor acak dengan menggunakian komputer Sementara penggunaan tabel nomor acak merupakan cara yang cepat dan sederhana, pekerjaan dapat dilaksanakan bahkan lebih nyaman dengan menggunakan komputer. Tersedia berbagai program komputer yag dapat digunakan memilih nomor-nomor acak, dan salah satunya Epi Info. Untuk menghasilkan nomor-nomor acak dengan menggunakan Epi Info adalah sebagai berikut: Step 1: Start Epi Info, pilih tabel Epi dari menu program. Step 2: buka (open) Sample menu, pilih Random Number List. Step 3: Masukkan jumlah nomor-nomor acak yang diinginkan (dalam teladan 10). Step 4: Masukkan nilai minimum (biasanya 1). Step 5: Masukkan nilai maksimum. Nilai ini sama dengan jumlah pengamatan dalam populasi (dalam teladan, 75). Step 6: Atur program untuk memilih baik dengan atau tanpa pemulihan (lihat replacement dibawah). Step 7: Klik-lah tombol Calculate. EpiInfo akan menghasilkan nomor-nomor acak dalam wilayah yang diperlukan, dan ditunjukkan dalam layar. Hasil yang ditampilkan dapat dicetak atau disimpan dalam file. Untuk membuat sampling lebih mudah, terdapat beberapa program komputer yang dikhususkan untuk membuat kerangka sampling, memilih nomor-nomor acak, dan menampilkan nomor-nomor yang dipilih. Dua program serupa tercakup dalam Survey Toolbox. Pertama, Desa acak, adalah untuk memilih unsur-unsur dalam daftar, seperti desa-desa atau kelompok ternak. Kedua, Ternak acak merupakan situasi yang lebih sulit memilih ternak yang ada di desa. Keduanya diterangkan lebih lanjut pada bab ini. Sampling dengan pemulihan Pemulihan (Replacement) Sampling dapat dilaksanakan melalui dua cara, dengan atau tanpa pemulihan. Sampling dengan pemulihan digambarkan paling baik dengan teladan. Example: Dikocok setumpukan dari 52 kartu, dan dicabut satu kartu dari tumpukan tersebut. Nilai dari kartu tersebut dicatat, kemudian kartu tersebut dikembalikan lagi ketumpukan. Tumpukan tersebut tetap terdiri dari 52 kartu, kemudian dikocok lagi, dan cabut kartu lain. Nilai dari kartu yang diambil dicatat, dan dikembalikan lagi ketumpukan. Pelaksanaan ini dilanjutkan sampai kartu-kartu yang dicabut cukup dibutuhkan.

55 Toolbox Survey 49 Sampling tanpa pemulihan Untuk pembedaan dalam contoh ini, sampling tanpa pemulihan dimaksudkan sebagai masing-masing kartu yang dicabut, tidak dikembalikan ke tumpukan, dan kartu yang tinggal yang dikocok. Perbedaan antara dua teknik adalah bahwa kemungkinan untuk memilih unsur yang sama dua kali jika menggunakan sampling dengan pemulihan, tetapi ini tidak mungkin terjadi pada sampling tanpa pemulihan. Pada beberapa rancangan survai, lebih baik untuk menarik sampel dengan pemulihan, dan yang lainnya, lebih baik menarik sampel tanpa pemulihan. Jika suatu populasi yang diamati cukup besar, perbedaan antara dua teknik sampling tersebut tidak penting. Jika sampling tanpa pemulihan, penggunaan teknik pengacakan secara fisik (seperti pada dadu) atau tabel nomor acak, harus hati-hati untuk memeriksa nomor yang telah dipilih. Jika terjadi pengulangan nomor yang telah dipilih, buang dan ganti nomor baru. Jika menggunakan Survey Toolbox untuk menghasilkan nomor-nomor acak atau melaksanakan sampling, dapat dengan mudah menginstruksikan komputer sesuai metode yang digunakan, tergantung rancangan survai. Rancangan survai diterangkan dalam bab 7, 8, dan 9 yang menerangkan apakah menggunakan pemulihan atau tanpa pemulihan. Sampling sistematik Sampling sistematik adalah merupakan teknik alternatif jika unsur-unsur dari populasi sulit untuk secara individu di identifikasi atau didaftar, tetapi masih dapat digunakan melalui beberapa cara. Example: Suatu survai untuk mengamati tingkat parasit usus dari sekelompok 600 ekor domba. Jika menginginkan dengan menguji sampel faecal dari 30 ekor domba untuk menghitung jumlah telur parasit, dengan random sampling sederhana pertama-tama akan memerlukan identifikasi setiap domba dan ditentukan nomornya dari 1 sampai 600. Jika dombadomba tersebut belum diidentifikasi (seperti dengan nomor telinga), akan memakan waktu lama atau tidak praktis. Penggunaan sampling sistematik, identifikasi ternak tidak begitu penting. Domba-domba yang ada di lapang, digiring satu persatu, melewati jalur. Dipilih setiap domba yang ke 20 yang melewati jalur, sehingga jumlah sampel yang terkumpul sebanyak 30 ekor. Selang sampling Dalam contoh ini, 20 disebut sebagai selang sampling (sampling interval). Ini dihitung sebagai N/n, atau ukuran populasi dibagi dengan jumlah sampel yang diinginkan. Sampling sistematik hanya merupakan bentuk sampling berpeluang jika domba pertama dipilih secara acak. Dalam teladan, nomor antara 1 sampai 20 dipilih secara acak, katakanlah 15. Domba ke 15 yang melewati jalur merupakan domba pertama yang dipilih, kemudian diikuti setiap domba ke 20. Jika setiap kali pemilihan domba pertama tanpa adanya unsur kebetulan, teknik tersebut menjadi bentuk sampling tidak berpeluang 2. 2 Pada keadaan umum, sampling sistematik akan menghasilkan sampel dengan sifat-sifat yang sangat menyerupai dengan random sampling sederhana. Formula yang sama digunakan untuk random sampling sederhana dapat digunakan untuk menganalisis hasil-hasil dari random sampling sistematik. Ada bahayanya, jika populasi mempunyai beberapa urutan ragam bersiklus yang dapat didekati dengan selang sampling. Sebagai contoh, katakanlah untuk menduga rataan temperatur dalam kandang ayam. Dicatat dengan menggunakan alat pencatatan otomatik yang mencatat tempetaur setiap jam. Diperoleh

56 Bab3: Sampling Gambar di bawah melukiskan perbedaan bentuk-bentuk teknik sampling berpeluang dan tidak-berpeluang untuk memilih 5 ekor babi dari suatu kelompok. Pertama, digunakan sampling secara mudah (convenience sampling) untuk mengambil babi pertama. Kedua, sampling purposive (purposive sampling) untuk memilih babi yang lebih kecil, yang mudah dikendalikan. Ketiga, digunakan random sampling, dan terakhir digunakan sampling sistematik dengan selang sampling 4 dan ternak pertama dipilih secara acak. Stratifikasi Sampling berstrata Alasan penggunaan stratifikasi Sampling berstrata (Stratified sampling) bukan merupakan teknik sampling, namun merupakan pendekatan yang dapat digunakan untuk beberapa teknik sampling. Seperti halnya dalam pembagian populasi menjadi beberapa bagian, kelompok khusus (atau strata), dan pemilihan sampel dari masing-masing kelompok (stratum). Jika digunakan random sampling dalam setiap stratum, dikenal dengan random sampling berstrata. Stratifikasi didasarkan pada beberapa sifat populasi. Suatu survai peternakan ayam dapat di stratifikasi menurut tipe produksinya, ayam pedaging merupakan satu strata dan ayam petelur merupakan strata lainnya. Survai peternakan babi dapat menstratifikasi berdasarkan umur, pemecahan populasi menjadi anak sebelum sapih, sapihan, sedang bertumbuh, induk dan pejantan. Terdapat tiga alasan utama penggunaan stratifikasi. Pertama, dapat digunakan untuk menghitung estimasi tidak hanya untuk seluruh populasi, tetapi juga untuk setiap kelompok. Pada survai nasional terhadap seroprevalensi, pengelompokan menurut propinsi dapat melengkapai lebih banyak gambaran yang berguna mengenai distribusi penyakit. Dalam hal ini, estimasi strata akan kurang tepat daripada estimasi gabungan, sebab adanya perbedaan ukuran sampel. Alasan kedua untuk menggunakan stratifikasi adalah bahwa sering secara operasional lebih mudah dilaksanakan. Jika stratifikasi dilaksanakan menurut wilayah, survai dapat dilaksanakan pada beberapa tingkat, satu wilayah pada satu waktu, yang mana beban pekerjaan akan lebih merata. Alasan ketiga adalah karena dengan stratifikasi akan didapatkan hasil yang lebih tepat. catatan dari 30 hari pengamatan (720 pengukuran). Untuk menyimpan semua data yang dianalisis, digunakan sampel sistematik dari 30 pengukuran (berasal dari pembagian 720/30=24). Dipilih nomor acak antara 1 sampai 24, katakanlah 3, dan catatan pertama yang terpilih adalah catatan ke3. Setelah itu dipilih setiap catatan yang ke 24. Rancangan sampling adalah merupakan hasil pemilihan catatan yang diambil secara pasti pada waktu yang sama setiap hari selama 30 hari. Bila pencatatan padahari pertama dimulai tengah malam, maka setiap catatan mewakili pencatatan jam pagi setiap hari. Untungnya, kenyataan pelaksanaan survai peternakan menurut siklus tidak umum dilaksanakan, sehingga jarang merupakan masalah..

57 Toolbox Survey 51 Example: Suatu survai dilaksanakan untuk mengestimasi prevalensi parasit darah (dari serangga) pada sapi, di negara dengan beberapa zona iklim yang berbeda - Zona A (panas dan lembab), Zona B (panas dan kering), dan Zona C (dingin dan basah). Serangga-serangga vektor penyakit akan lebih banyak terdapat di daerah panas dan lembab (Zona A) dari pada dua zona lainnya. Suatu survai secara nasional akan mendapatkan sejumlah keragaman prevalensi dari satu daerah ke daerah lainnya. Dalam pelaksanaannya diperlukan stratifikasi menurut wilayah iklim. Pada Zona A, kemungkinan didapatkan keseragaman prevalensi yang tinggi, sementara didapatkan prevalensi yang rendah di dua zona lainnya. Pada setiap survai, keragamannya lebih rendah. Jika hasil pengamatan dari tiga zona digabungkan, keragaman total dari hasil pengamatan juga rendah, jadi ketepatannya lebih besar. Untuk mendapatkan ketepatan, adalah dengan mendapatkan ternak-ternak dalam tiap stratum sedapat mungkin sama dengan sifat yang diamati, dan untuk ternak-ternak dalam strata yang berbeda sedapat mungkin berbeda (rendah keragaman dalam stratum, dan keragaman yang tinggi antar stratum). Sebelum survai dilaksanakan mungkin belum cukup diketahui dengan pasti distribusi sifat dalam populasi, tetapi mungkin diketahui bahwa sifat tersebut berhubungan dengan beberapa faktor lainnya (contoh, pewilayahan iklim). Dengan pembuatan stratifikasi seperti dalam faktor ini akan membantu meningkatkan ketepatan hasil suatu survai.

58 Bab3: Sampling Examples of Non-Probability Sampling Examples of Probability Sampling i n ence o nve C o sive P urp o m R and a tic s tem y S First fivepigsselected Small pigsselected for ease Random numbers used to select pigs Second pig selected with random number, then every fourth pig selected

59 Toolbox Survey 53

60 Bab3: Sampling Sampling berpeluang proporsional terhadap besarnya ukuran sampel Dalam random sampling sederhana, setiap unit pengamatan dalam populasi mempunyai kesempatan atau peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Teknik sampling berpeluang lain yang sering berguna adalah sampling berpeluang proporsional terhadap ukuran (probability proportional to size sampling) (PPS). Sebagai pengganti kesempatan untuk semua unit pengamatan menjadi sama, pada sampling PPS, peluang unit pengamatan yang dipilih adalah proporsional terhadap beberapa pengamatan dari ukuran unit pengamatan. Example: Suatu survaidengan menggunakan sampling PPS untuk memilih desa-desa di propinsi yang mempunyai wilayah luas, didasarkan populasi babi. Populasi adalah jumlah desa yang terdapat di propinsi yang diamati dan unit pengamatan adalah desa. Catatan jumlah total babi dikumpulkan dan digunakan sebagai kerangka sampling. Desa-desa dengan populasi babi yang besar mempunyai peluang yang lebih tinggi untuk dipilih dibanding desa-desa dengan populasi babi yang lebih rendah. Sampling PPS memerlukan informasi yang dapat dipercaya pada ukuran setiap unit pengamatan dalam suatu populasi. Bila tersedia informasi yang diperlukan, PPS dapat digunakan sebagai rancangan survai yang sangat efisien, namun, sulit untuk mendapatkan informasi yang diperlukan. Sampling dengan menggunakan PPS dimungkinkan dengan cara yang sama seperti halnya pada random sampling sederhana, tetapi akan lebih praktis apabila menggunakan komputer untuk melaksanakannya. Program yang digunakan adalah Random Village, seperti diuraikan di halaman 50. Penggunaan program komputer memerlukan kerangka sampling yang tersedia di dalam disk komputer. Jika tidak tersedia, dapat dilaksanakan sampling PPS dengan menggunakan tangan. Prosedur penggunaannya adalah sebagai berikut: Petunjuk penrikan contoh PPS Total kumulatif Step 1: Step 2: Kerangka sampling harus memuat daftar identifikasi semua unit-unit pengamatan dalam populasi, dengan data tentang ukuran masingmasing (biasanya populasi ternak dalam suatu kelompok atau desa). Tambahkan lajur lain dalam daftar ini untuk total kumulatif. Pada lajur yang baru tulis total kumulatif untuk setiap keadaan. Total kumulatif merupakan ukuran keadaan sekarang, ditambah total kumulatif dari baris sebelumnya, seperti terlihat di bawah. Nama Desa (Unit pengamatan) Populasi Sapi (Ukuran unit pengamatan) Total kumulatif sapi Ban Dong Ban Hai Sisakhet Si Meuang

61 Toolbox Survey 55 Step 3: Step 4: Baris terakhir dalam lajur total kumulatif mewakili jumlah total ternak dari seluruh wilayah pengamatan. Pada sampling PPS, sebagai pengganti pengambilan nomor acak yang mewakili desa, diambil nomor acak yang mewakili ternak, dan pilih desa yang terdapat ternak. Gunakan beberapa teknik yang telah diterangkan, ambil nomor acak antara 1 sampai jumlah total ternak dalam populasi. Cari kebawah dari lajur total kumulatif sampai diperoleh nomor terakhir yang sama atau lebih besar daripada nomor yang dipilih secara acak. Unit pengamatan terdiri atas nomor dari unsur yang dipilih. Example: Jika daftar di atas mewakili seluruh populasi yang ada di desadesa pengamatan, maka jumlah total ternak di empat desa adalah 594. Angka antara 1 sampai 594 dipilih secara acak, katakanlah 256. Pencarian kebawah dalam daftar, desa kedua terdapat angka 256, dan desa tersebut dimasukkan sebagai sampel. Step 5: Lanjutkan sampai didapatkan sejumlah unit pengamatan yang akan diseleksi. Kerangka sampling Kerangka sampling Pada random sampling, setiap unit pengamatan dalam populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih. Dengan teknikseperti diuraikan di atas, hal ini dapat diperoleh dengan menggunakan nomor acak, dan mengambil unit-unit pengamatan dari daftar. Ini disebut dengan kerangka sampling, yang terdiri dari setiap unit pengamatan dalam populasi. Example: Suatu survai dilaksanakan pada peternakan babi untuk mengestimasi prevalensi babi terhadap penyakit pernapasan. Peternak mempunyai daftar semua babi induk dan pejantan, masing-masing diidentifikasi dengan penomoran angka pada nomor telinga, maka daftar ini digunakan sebagai kerangka sampling. Duapuluh ekor ternak dipilih dengan menggunakan nomor acak dari kerangka sampling, dan ternakternak ini diamati terhadap tanda-tanda penyakit pernapasan. Jelas bahwa survai ini mempunyai masalah dengan bias pemilihan sampel. Tidak mungkin memperoleh kesimpulan prevalensi yang benar dari peternakan babi yang disurvai, karena adanya bias pemilihan sampel yang tidak mewakili populasi. Kerangka sampling tidak mencakup babi yang sedang tumbuh, hanya babi dewasa. Seperti diketahui masalah gangguan pernapasan lebih banyak didapatkan pada babi yang sedang bertumbuh dibanding yang dewasa, oleh karenanya akan diperoleh hasil yang salah, meskipun dengan menggunakan random sampling. Hal ini terjadi karena kerangka samplingnya kurang lengkap, dan tidak mencakup setiap ternak yang ada. Permasalahan lain dapat terjadi jika daftar kerangka sampling terdiri dari unitunit pengamatan yang sama lebih dari sekali. Pada kerangka sampling desa, jika satu desa didaftar dua kali, maka mempunyai dua kali kesempatan tetapi dipilih sebagai desa lain. Permasalahan lain yang dapat terjadi adalah masalah identifikasi unsurunsur dari daftar. Kadang-kadang dua ekor ternak dengan nomor telinga yang sama, atau dua desa dengan nama yang sama. Kerangka sampling yang ideal yakni:

62 Bab3: Sampling Kerangka penarikan yang baik Sumber kemungkinan penggunaan kerangka sampling Kerangka sampling untuk peternakan Jika tidak ada kerangka sampling mencakup setiap unit pengamatandalam populasi (tanpa penghilangan); mencakup setiap unit pengamatan hanya sekali (tanpa duplikasi); dan identifikasi hal-hal yang unik pada setiap unit pengamatan. Kerangka sampling juga mencakup informasi lain guna membantu rancangan sampling yang lebih kompleks. Satu contoh adalah kerangka sampling yang memuat daftar desa-desa yang ada di suatu wilayah, tetapi juga mencakup informasi populasi ternak dari desa yang bersangkutan (ukuran desa). Informasi tambahan dapat digunakan untuk peluang sampling dengan ukuran yang sepadan (PPS) seperti diuraikan sebelumnya pada halaman 48. Kerangka sampling yang cukup lengkap mungkin tersedia. Saat men-survai desa-desa yang diamati, kantor statistik, kantor pemerintah terkait lainnya yang umumnya mempunyai daftar desa, sering dalam komputer dengan nomor identifikasi yang unik. Daftar-daftar ini sangat berguna sebagai kerangka sampling. Kantor statistik atau kantor pertanian mempunyai informasi populasi ternak, tetapi agar berguna, data yang tersedia haruslah data saat sekarang, dan mempunyai data populasi masing-masing desa daripada ringkasan gambaran populasi per kabupaten atau propinsi. Kerangka sampling untuk peternakan kemungkinan sulit didapatkan. Catatan jumlah peternak komersial, atau perusahaan pemasok peternakan (seperti pemasok pakan ternak), mungkin dapat memberikan informasi, namun perlu diteliti kelengkapan informasinya. Beberapa kerangka sampling sering kurang lengkap, seperti hilangnya beberapa anggota populasi, atau lainnya tidak teridentifikasi secara lengkap. Hanya karena kerangka sampling tidak lengkap, tidak berarti tidak dapat digunakan. Hal ini hanyalah masalah penentuan bagaimana baiknya kerangka sampling yang tersedia, dan apakah permasalahan yang ada mempengaruhi hasil survai. Sebagai contoh, jika kerangka sampling terdapat 20 % data populasi yang hilang, mungkin lebih baik mencoba mendapatkan kerangka sampling yang lebih baik. Akan tetapi bilamana tidak ada pola yang menunjukkan hilangnya data angota, hasil-hasil survai dengan kerangka sampling mungkin masih memadai. Disisi lain, jika terdapat sebagian kecil data kerangka sampling yang hilang (katakanlah 5 % atau 10 %), tetapi ada pola yang jelas (sebagai contoh semua peternak besar tidak tercatat), maka ada bahaya nyata bahwa hasilnya akan bias. Pada beberapa kasus, tidak tersedia kerangka sampling. Untuk melaksanakan survai dengan menggunakan random sampling, maka beberapa hal perlu diperhatikan: buat kerangka sampling yang baru, dengan mengidentifikasi semua unit pengamatan dalam populasi dan buat daftarnya; gunakan strategi sampling yang merupakan tipe kerangka sampling yang berbeda yang lebih mudah untuk didapatkan (seperti sampling dua-tahap, diterangkan pada hal. 64); atau gunakan teknik khusus untuk random sampling tanpa kerangka sampling khusus (sampling koordinat geografis secara random, diterangkan pada hal. 65). Pemilihan sampel dari kerangka sampling Jika tersedia atau sengaja dibuat kerangka sampling yang lengkap untuk suatu survai, metode pemilihan unsur-unsur kerangka sampling menjadi sangat sederhana, dan telah diterangkan di atas pada bagian teknik random sampling (halaman 40).

63 Toolbox Survey 57 Tabel nomor acak atau komputer dapat digunakan untuk mendapatkan nomor-nomor acak, dan ini digunakan untuk mengidentifikasi anggota-anggota dari populasi. Jika kerangka sampling tersedia dalam komputer, pekerjaan akan lebih cepat dan lebih mudah, yakni dengan menggunakan program khusus. Toolbox Survai mencakup satu program, Random Village, untuk melaksanakan pekerjaan ini. Suatu program, seperti ditunjukkan dibawah, dirancang untuk memilih desa-desa secara acak dari daftar komputerisasi, namun dapat pula digunakan untuk memilih hal lainnya (peternak, wilayah, kabupatenh, ternak, toko pakan ternak) sepanjang tersedia daftar kerangka sampling terkomputerisasi dari semua anggota populasi. Bab 6 menyajikan informasi lebih lanjut tentang daftar komputerisasi (database) dan informasi penggunaan komputer. Persyaratan Untuk menggunakan dokumen database yang mencakup kerangka sampling untuk pemilihan secara random, dokumen harus dalam format dbase, Paradox, atau ASCII. File dapat berisi beberapa kategori informasi (field), tetapi paling tidak untuk setiap unsur harus berisi satu field dengan identifikasi unik (nama atau nomor ID). Sebagai pilihan, dapat juga mencakup: field digunakan untuk stratifikasi (sebagai contoh, kecamatan untuk kerangka sampling desa, atau jenis perusahaan untuk kerangka sampling usaha peternakan), juga sebagai nama atau nomor. ukuran field digunakan untuk sampling kemungkinan proporsional terhadap

64 Bab3: Sampling ukuran (PPS). Field ini harus merupakan angka mutlak (bilangan bulat). Epi Info Jika kerangka sampling dibuat sendiri, penanganan data dapat dilakukan menggunakan Epi info. Pembuatan tabel baru dengan menggunakan Epi info tertera pada halaman 130. Untuk membuat tabel diperlukan tampilan data dengan kode field. Teladan tampilan untuk membuat kerangka sampling tertera dalam halaman berikut Demonstration Data Entry Form Village Sampling Frame Village ID: ######## Village Name: District ID: ##### Population: ##### (Stratification field, if used) (Size field for PPS sampling) Penggunaan database yang ada atau tabel sebagai kerangka sampling Pemilihan desa-desa Untuk memulai program Random Village, gunakan menu program Windows Start untuk melihat daftar program, pilih Survey Toolbox, dan pilih Random Village. Sebagai alternatif, dapat pula menggunakan menu utama Survey Toolbox. Jika program berjalan, pilih desa-desa acak melalui tahap berikut: Step 1: Klik tombol Openuntuk membuka database yang memuat kerangka sampling. Ini akan membuka Open File dialog dimana kita dapat merubah direktori atau drive untuk mendapatkan dokumen yang diinginkan. Pilih dokumen yang diinginkan, dan klik tombol Open. Step 2: Pertama, tentukan jumlah unsur-unsur yang akan dipilih (ukuran sampel). Masukkan jumlah ukuran sampel pada Select box, atau gunakan tanda panah ke atas atau ke bawah untuk mengganti angka (jumlah) ukuran sampel. Bagian II menerangkan cara kerja penggunaan ukuran sampel yang dipilih. Step 3: Pilih bentuk sampling. Jika menggunakan random sampling sederhana, tidak perlu merubahnya. Jika digunakan PPS (probabilitas proporsional dengan ukuran, lihat hal. 48), pilih Probability Proportional to Size dari kotak Sampling Type. Kemudian tentukan kategori informasi (field) mana yang menunjukkan ukuran masingmasing unsur. Klik tanda panah kotak Size field yang tepat, dan pilih sesuai ukuran informasi yang diperoleh (misal, populasi ternak di desa). Step 4: Tentukan apakah menggunakan pemulihan (replacement) atau tidak (lihat hal. 44). Pilih dengan pemulihan atau tidak pada kotak Replacement, tergantung rancangan survai. Biasanya tidak perlu merubahnya (biarkan seperti pada Replacement ). Step 5: Tentukan apakah akan menggunakan stratifikasi. Stratifikasi dijelaskan di hal. 45. Jika diinginkan sampling dengan stratifikasi, klik

65 Toolbox Survey 59 kotak check, dan pilih kategori yang memberi informasi mengenai stratifikasi. Step 6: Tentukan informasi apa yang harus ditayangkan komputer. Daftar semua kategori informasi yang ada dalam database ditampilkan disebelah kanan pada Identification Fields. Pilih kategori yang mencakup identifikasi khusus. Dengan tetap menekan tombol Shift, tekan (klik) dengan mouse, dapat dipilih kisaran kategori, serta dengan menekan tombol Control dan mouse dapat memilih beberapa kategori. Semua kategori yang dipilih dicatat sebagai unsur-unsur acak, jadi pilih semua kategori yang dapat membantu mengidentifikasi unsur yang diperlukan. Step 7: Terakhir, anda dapat memilih sebagian dari daftar yang ada dalam file. Sebagai contoh, jika file berisi daftar semua desa di suatu negara, tetapi yang diinginkan untuk pelaksanaan survai hanya di satu propinsi, maka dapat menginstruksikan program hanya bekerja pada desa-desa di propinsi yang dimaksud. Pertama klik Sample dari Subgroup checkbox. Kemudian, pada Group Field pilih kategori yang memuat pengelompokan informasi. Dalam contoh ini, pilih kategori informasi dengan identifikasi propinsi. Selanjutnya pilih hubungan yang ada. Anda dapat menentukan kelompok sebab semua unsur-unsur yang sama, lebih besar, atau lebih kecil dari nilai yang ditentukan. Dalam teladan ini, kita pilih kategori sama seperti ( is equal to ) dari daftar yang ada. Terakhir, masukkan nilai pada Group Identifier. Pada teladan ini, pilih nama propinsi atau nomor dari daftar yang menunjukkan propinsi yang diinginkan. Teladan lain, jika diinginkan pelaksanaan survai desa yang memiliki ternak sapi, maka tentukan Cattle sebagai Group Field, lebih besar dari sebagai faktor yang berhubungan, dan ketik 0" sebagai Group Identifier. Hanya desa-desa yang ada sapinya yang akan dimasukkan sebagai sampel. Step 8: Setelah dibuat semua informasi yang diperlukan, klik tombol Select, agar komputer memilih unsur-unsur acak. Kemudian akan ditampilkan daftar semua unsur yang dipilih. Selanjutnya klik tombol Print untuk mencetak informasi, atau tekan tombol Save untuk menulis informasi dalam bentuk dokumen ASCII atau dalam bentuk database baru.

66 Bab3: Sampling Memasukkan data untuk kerangka sampling yang baru Mengganti unsur-unsur yang diseleksi Terdapat beberapa pilihan dalam program. Daripada membuka database yang telah ada, dapat pula dengan menekan tombol New untuk membuat dokumen database baru sebagai kerangka sampling. Kemudian anda harus masukkan informasi yang diperlukan sebelum anda dapat memilih unsur-unsur acak. Jika mempunyai database dengan kerangka sampling tetapi terdapat beberapa kesalahan didalamnya, untuk memperbaikinya maka tekan tombol Edit. Perubahan informasi dapat dilakukan, dan setelah itu kembali ke menu utama untuk memilih unsur-unsur acak. Setelah dipilih unsur-unsur acaknya, terdapat dua tombol pada daftar: Font dan Select Another. Tombol Font berguna untuk memilih karakter huruf yang ditampilkan dalam daftar. Ini berguna jika database mempunyai nama-nama desa yang ditulis dalam huruf asing. Untuk menggunakan tombol Select Another, klik salah satu unsur-unsur yang terpilih secara acak yang terdapat dalam daftar, dan klik tombol Select Another. Maka, unsur yang dipilih tersebut akan dihapus dan secara acak akan memlih unsur yang baru. Awas: Select Another hanya digunakan bila benar-benar penting. Penggunaan tombol ini jika apabila tidak mungkin melaksanakan survai pada unsur tersebut. Pada survai di desa, desa tersebut kemungkinan tidak dapat dijangkau atau transportasinya membahayakan. Permasalahan penggunaan tombol ini adalah bahwa sampel tidak tidak berada dalam kondisi random lagi, karena setiap desa tidak mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih. Penggunaan tombol Select Another untuk memilih unsur-unsur baru hanya karena adanya faktor kesulitan yang kemungkinan dapat menyebabkan hasilnya tidak benar.

67 Toolbox Survey 61 Memilih ternak dari populasi di desa Permasalahan umum yang dihadapi dalam survai penyakit ternak di negaranegara sedang berkembang adalah dalam menentukan bagaimana memilih sampel ternak secara acak yang ada di desa. Di berbagai negara, sistem usahaternak skala kecil di pedesaan merupakan bagian penting dalam industri peternakan. Satu desa umumnya terdapat banyak peternak yang masing-masing menguasai ternak yang beragam jumlahnya. Karena pemeliharaannya masih tradisional (diumbar, diangon), seringkali ternak-ternak tersebut mudah saling berhubungan. Akibat mudahnya kontak antar ternak dari berbagai pemilik, menyebabkan mudahnya terjadi penyebaran penyakit menular di seluruh desa. Dari titik pandang survai penyakit, semua ternak di desa tersebut dapat dianggap sebagai satu kelompok, walaupun ternak-ternak tersebut dimiliki berbagai peternak. Semua ternak umumnya menampakkan penyakit yang sama, dan dipelihara dengan tatalaksana yang serupa. Jika melakukan survai penyakit ternak terhadap ternak-ternakyang dipelihara peternak di pedesaan, akan lebih bijaksana apabila memperlakukan ternak tersebut sebagai kelompok tunggal, dan menggunakan random sampling sederhana terhadap populasi ternak yang ada di desa tersebut. Pelaksanaannya sulit, karena ternak tersebut dimiliki banyak peternak dan biasanya tidak tersedia kerangka sampling. Walaupun tersedia catatan populasinya, namun umumnya pencatatannya dilakukan setahun sekali, dan bahkan sudah kedaluwarsa. Selain itu, ternak-ternak tersebut jarang diidentifikasi secara individu (seperti dengan pemberian nomor telinga). Untuk memecahkan masalah ini, di bawah diterangkan teknik praktis pemilihan individu ternak di pedesaan secara acak. Untuk menggambarkan teknik sampling akan dilengkapi dengan contoh: Example: Suatu survai dilaksanakan di desa untuk mengamati efektifitas program vaksinasi haemorrhagic septicaemia. Tujuannya adalah untuk estimasi prevalensi sapi dan kerbau yang ada di desa dengan menggunakan antibodi yang melawan haemorrhagic septicaemia. Kedua spesies tersebut rentan terhadap haemorrhagic septicaemia, dan sangat mudah berhubungan, semua sapi dan kerbau diperlakukan sebagai satu kelompok. Di desa pengamatan terdapat 48 peternak yang memelihara sapi dan kerbau. Terdapat 48 ekor kerbau dan 125 ekor sapi sehingga total sapi dan kerbau sebanyak 174 ekor, dan diperlukan 20 ekor ternak secara random sampling. Membuat kerangka sampling Wawancara di desa Tugas pertama adalah membuat kerangka sampling, membuat daftar dan mengidentifikasi keunikan setiap ternak yang ada di desa pengamatan. Jarang satu orang tahu dengan pasti berapa jumlah ternak yang dimiliki setiap peternak dari 48 peternak yang ada, dan informasi yang ada kebanyakan sudah kedaluwarsa. Salah satu cara adalah dengan menanyakan ke peternak-peternak, atau menghitung langsung jumlah ternak (melakukan pencacahan ternak). Pelaksanaan pencacahan menghabiskan waktu dan mudah terlewat, namun mungkin merupakan cara terbaik pada beberapa situasi. Pendekatan lain yang kadang-kadang berguna adalah dengan melaksanakan wawancara terhadap seluruh peternak dan menanyakan berapa jumlah ternak yang dipunyai. Pelaksanaan wawancara dengan seluruh peternak memerlukan beberapa cara, dan butuh waktu beberapa jam untuk melengkapinya, namun hal ini masih memungkinkan, serta merupakan cara yang efisien untuk mendapatkan informasi guna pembuatan kerangka sampling.

68 Bab3: Sampling Wawancara juga sangat berguna untuk mengumpulkan informasi lain yang berbeda-beda bentuknya. Hal ini akan diuraikan pada bab 5, bersama dengan petunjuk pelaksanaan wawancara. Pengumpulan informasi untuk pembuatan kerangka sampling juga diuraikan disana (lihat hal. 115), jadi pembahasan umum akan diberikan disini. Penting diupayakan untuk mendatangkan sebanyak mungkin peternak untuk hadir dalam pertemuan, yang akan memudahkan membuat kerangka sampling yang lengkap. Setelah menerangkan tujuan pelaksanaan survai, peternak menjawab apa yang ditanyakan dalam pertemuan tersebut, nama peternak dan jumlah ternak yang dimilikinya. Kemudian informasi ini dicatat dalam lajur seperti tertera dibawah (copy lengkap sampel data rekording tertera dalam Appendix D) Nº Nama Sapi Kerbau Total Total kum. Dipilih 1 Lung Noi Tu Nyai Silipak Khamphone Jika telah terkumpul data dari masing peternak yang hadir, kumpulkan pula informasi peternak yang tidak hadir. Sekelompok pelaksana survai menanyakan untuk mengidentifikasi peternak yang hadir dan memperkirakan jumlah ternak yang dimiliki. Pada tahap ini pewawancara harus gigih menanyakan dan membantu dengan tepat supaya peternak tidak berprasangka lain-lain. Pengalaman menunjukkan bahwa beberapa wawancara selalu dapat membuat daftar populasi dari hampir seluruh ternak yang ada di desa pengamatan. Pemilihan jumlah ternak Daftar yang dikumpulkan melalui wawancara dapat digunakan sebagai kerangka sampling, namun berbeda dengan kerangka sampling yang dibahas sebelumnya. Jika sampling ternak dengan random sampling, kerangka samplingnya adalah seluruh populasi ternak yang ada, dengan nomor identikasi. Dalam hal ini, daftar yang dimaksud adalah semua pemilik ternak (diidentifikasi dengan nama dan nomor baris), dengan jumlah ternak yang dimiliki. Daftar ini dapat digunakan sebagai kerangka sampling ternak (daripada kerangka sampling peternak) sebab diperoleh juga data populasi ternaknya (meskipun ternak tersebut belum diidentifikasi secara individu - pemecahan masalah diterangkan lebih lanjut). Pemilihan ternak secara acak Daftar tersebut sekarang dapat digunakan untuk pemilihan ternak secara acak. Terdapat dua cara pengerjaan: menggunakan tabel nomor acak, atau menggunakan komputer yang akan lebih mudah dan cepat, tetapi memerlukan komputer Notebook supaya dapat digunakan di desa selama pelaksanaan survai. Namun bila tidak

69 Toolbox Survey 63 memungkinkan, dapat dilaksanakan secara manual dengan menggunakan tabel nomor acak seperti diterangkan sebelumya. Tabel nomor acak Teknik pemilihan ternak secara acak sedikit berbeda dengan uraian sebelumnya (hal. 41) sebab kerangka samplingnya berbeda. Pemilihan ternak ini serupa dengan teknik yang digunakan untuk sampling dengan probabilitas proporsional dengan ukuran jumlah (hal. 48). Untuk mendapatkan ternak sampel, lakukan prosedur berikut: Step 1: Dari daftar catatan rekording, hitung jumlah total kumulatif ternak dan tulis dalam lajur Total kum.. Total kumulatif adalah jumlah total ternak yang dimiliki seluruh peternak di desa pengamatan. Example: Total kumulatif peternak nomor 1 adalah tetap 5, Total kumulatif peternak nomor 2 adalah jumlah ternak yang dimiliki peternak nomor 2 (5) ditambah dengan total kumulatif sebelumnya (5), jadi sama dengan 10. Total kumulatif peternak nomor 3 adalah 4 ditambah total kumulatif sebelumnya (10), atau 14. Kemudian lanjutkan sampai peternak terakhir. Nomor terakhir adalah sama dengan jumlah total ternak di desa pengamatan. Nº Nama Peternak Sapi Kerbau Total Total Kum. Nomor Acak Ternak Dipilih 1 Lung Noi Tu Nyai Silipak Khamphone Jumlah dalam kolom total kumulatif mewakili nomor ID untuk setiap ternak yang ada di desa. Peternak Nº 1 mempunyai ternak nomor ID 1 to 5. Peternak Nº 2 mempunyai ternak dengan nomor ID 6 to 10, dan selanjutnya. Nomor ID baru ini digunakan untuk random sampling. Nº 1 (Lung Noi) Nº 2 (Tu Nyai) Nº 3 (Silipak) Nº 4 (Khampone) Step 2: Dengan menggunakan tabel nomor acak ambil nomor pertama acak (lihat hal. 42 untuk petunjuk penggunaan tabel nomor acak guna memilih nomor acak). Nomor acak adalah nomor antara 1 sampai jumlah ternak yang ada di desa, yang ditunjukkan dalam lajur total

70 Bab3: Sampling kumulatif. Nomor ini mewakili ternak yang akan dipilih. Cari nama peternak dalam daftar. Example: Dalam contoh ini, diambil nomor antara 1 sampai 174 (jumlah total sapi dan kerbau). Jika diambil nomor 12, kita perlu mengidentifikasi siapa pemilik ternak nomor 12. Cari ke bawah dari lajur total kumulatif terhadap nomor pertama yang lebih besar dari 12, yakni 14, yang dipunyai peternak Nº 3. Maka peternak Nº 3 adalah pemilik ternak nomor 12. Step 3: Sekarang kita mempunyai pemilik yang telah diidentifikasi, kita memerlukan cara untuk mengidentifikasi individu-individu ternak. Kita perlu menentukan ternak mana menurut urutan adalah ternak yang dipilih. Example: Kita telah mendapatkan ternak terpilih nomor 12 yang dimiliki oleh peternak Nº 3. Peternak Nº 3 mempunyai 4 ekor ternak, dan kita perlu menentukan ternak yang mana yang diinginkan. Ternak-ternak yang dimiliki peternak Nº 3 dinomori 11, 12, 13, and 14 jika kita memang mempunyai daftar individu ternak. Jika diinginkan ternak nomor 12, ini adalah ternak kedua yang dimiliki peternak Nº 3. Cara cepat untuk menghitungnya adalah dengan mengurangkan nomor acak terpilih dengan total kumulatif dari peternak sebelumnya. Dalam teladan ini, kita akan mengambil 10 (total kumulatif untuk peternak Nº 2) dengan 12 (nomor acak) = 2. Ini dimaksudkan bahwa kita menginginkan ternak kedua yang dimiliki peternak Nº 3. Step 4: Catat nomor ternak berikut peternak dalam lajur Dipilih. Kemudian ulangi langkah 2 dan 3, pilih nomor-nomor acak dari tabel nomor acak dan tentukan ternak dengan cara yang sama. Lanjutkan sampai tercukupi ternak terpilih. Jika ternak yang sama terpilih dua kali, ganti nomor acak tersebut dan ambil lagi satu nomor yang lain. Keadaan ini dapat terjadi karena waktu kita memilih ternak selalu menggunakan sampling tanpa pemulihan. Kemungkinan terjadi pemilihan beberapa ternak yang dimiliki peternak yang sama. Example: Pilih tiga nomor acak lagi yakni: 17, 3 dan 20. Ternak-ternak yang telah dipilih dan direkord tertera dalam daftar berikut. Periksa sendiri bagaimana pengerjaannya. Nº Nama Peternak Sapi Kerbau Total Total kum. Nomor Acak Ternak Dipilih 1 Lung Noi Tu Nyai Silipak Khamphone , 20 3, 6

71 Toolbox Survey 65 Program komputer Prosedur yang sama secara otomatik dapat dikerjakan dengan menggunakan program Survey Toolbox yang disertakan dalam buku ini. Program ini disebut Random Animal dan dapat dioperasikan dengan menggunakan menu Windows Start, pilih Programs, kemudian Survey Toolbox, dan Random Animal. Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Kumpulkan informasi jumlah ternak yang dipelihara masing-masing peternak di wilayah pengamatan, dan catat data tersebut dalam daftar rekording. (Tidak perlu menghitung total kumulatif). Klik lajur Animals dari kotak yang terletak pada layar sebelah kiri, dan ketik jumlah ternak yang dimiliki peternak nomor 1. Tekan tombol Enter atau panah kebawah untuk menuju baris berikutnya. Nomor peternak secara otomatis dicantumkan. Selanjutnya masukkan jumlah ternak yang dimiliki masing-masing peternak, tekan panah ke bawah untuk menuju baris berikut. Pastikan nomor peternak yang tampak di layar dengan nomor yang ada di daftar, yang nantinya digunakan untuk mengidentifikasi peternak. Jika terjadi kesalahan, dapat dilakukan perbaikan. Tombol yang terletak pada bagian bawah layar dapat digunakan untuk menambah atau menghapus catatan, atau menggerakkan daftar ke atas atau ke bawah. Jika semua peternak telah dimasukkan, klik tombol Select yang akan menunjukkan apakah akan memilih jumlah ternak yang pasti atau proporsi dari populasi ternak di desa. Hal ini tergantung pada rancangan survai yang dilaksanakan (lihat bab7). Masukkan jumlah ternak atau persen populasi ternak di desa yang akan dipilih dalam kotak Number to Select. Anda dapat menuliskan

72 Bab3: Sampling angka atau dengan menekan panah ke atas atau kebawah untuk merubahnya. Step 7: Klik tombol Selectuntuk memilih ternak secara acak. Step 8: Hasil berupa daftar semua ternak dan nomor peternak yang diperlukan sebagai sampel tertayang dalam window. Daftar tersebut dapat dicetak atau disimpan dalam disket dengan menekan tombol Printatau Save. Step 9: Gunakan tombol Select Another untuk mengganti ternak terpilih dari daftar yang dihasilkan. Awas: Tombol ini hanya digunakan jika betul-betul diperlukan. Anda dapat memilih ternak lain jika ternak terpilih tidak dapat ditangkap. Walaupun demikian, harus tetap diupayakan untuk tetap mendapatkan semua ternak-ternak yang telah dipilih dalam daftar dan gunakan tombol Select Another sejarang mungkin. Jika dipilih ternak pengganti, contoh yang didapat bukan merupakan ternak acak, dan hasilnya mungkin bias.

73 Toolbox Survey 67 Identifikasi ternak-ternak terpilih Tanpa memperhatikan metode yang digunakan memilih ternak secara acak, hasilnya adalah satu daftar peternak dan nomor ternak tertera sebagai berikut: Peternak 1 Jumlah ternak 3 Peternak 3 Jumlah ternak 2 Peternak 4 Jumlah ternak 3, 6 Peternak 8 Jumlah ternak 7 Peternak 11 Jumlah ternak 2, 9, 16 Peternak 22 Jumlah ternak 2 Pendekatan untuk identifikasi individu ternak-ternak yang digunakan sebagai sampel berdasarkan pada nomordiatas adalah sebagai berikut: Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Identifikasi pemilik ternak terpilih. Jika pemilihan dilaksanakan secara manual dengan menggunakan tabel nomor acak, nama peternak juga perlu ditulis dalam daftar. Jika pemilihan dilaksanakan dengan menggunakan komputer, anda perlu merekam ulang informasi kedalam daftar, dengan menggunakan nomor peternak untuk mengidentifikasi pemilik ternak yang benar. Pemilihan acak dapat dilaksanakan selama wawancara. Setelah wawancara selesai, mintalah ijin kepada seluruh peternak terpilih untuk melaksanakan pengujian atau mengumpulkan specimen dari ternak-ternak yang dimilikinya. Ceritakan kepada peternak-peternak terpilih bahwa semua ternaknya akan diamati, walaupun mungkin hanya satu atau dua ekor yang diperlukan untuk pengujian. Untuk setiap peternak, kunjungi dimana ternak terpilih tersebut dipelihara. Pertama-tama amati ternak-ternak tersebut tanpa mengganggunya. Tanyakan ke peternak untuk menghitung dengan keras seluruh ternak yang diamati. Dengan cara ini, peternak memberikan nomor identifikasi sementara terhadap masing-masing ternak yang dimilikinya. Periksa dalam daftar ternak atau ternak-ternak mana yang diperlukan, dan catat yang mana yang diberikan menurut nomor yang dibuat.

74 Bab3: Sampling Example: Dengan menggunakan daftar yang nampak di atas, untuk peternak nomor 4, nomor ternak digunakan adalah nomor 3 dan 6. Dengan mengunjungi tempat dimana ternak tersebut dipelihara, ternyata ada 8 ekor sapi dan 2 ekor kerbau. Peternak mulai menghitung dengan keras, dimulai dari ternak kerbau sebagai 1 dan 2, baru kemudian ternak sapinya. Sapi pertama yang dihitung adalah nomor 3, yang merupakan ternak yang diperlukan. Pada penghitungan selanjutnya, sapi lain diberi nomor 6, yang juga diperlukan. Setelah peternak selesai menghitung, diminta untuk menangkap dua ekor sapi nomor 3 dan 6 untuk pengujian atau pengumpulan specimen. Step 5: Proses ini diulang pada setiap peternak terpilih sampai seluruh ternak selesai diuji. Teknik dapat digunakan pada berbagai situasi, mungkin dengan beberapa modifikasi yang diperlukan. Pada pertama pelaksanaan kelihatannya agak merepotkan, namun dengan perencanaan yang baik, dan komunikasi yang baik dengan peternak akan mudah pelaksanaannya. Beberapa hal memerlukan perhatian khusus. Perlu diterangkan kepada peternak bahwa tim survai memerlukan untuk mengamati ternak-ternak sebelum ditangkap. Hal ini untuk menghindari masalah dengan pilihan peternak dan menangkap ternak-ternak sebelum tim survai datang, yang dapat menyebabkan sampling menjadi tidak benar. Setiap orang dapat menghitung ternak-ternak untuk memberi nomor, termasuk anggota tim survai, tetapi yang sangat penting bahwa orang yang menghitung tidak mengetahui nomor yang mana yang digunakan sebagai sampel. Jika mereka tahu mereka dapat (sengaja atau tidak) memilih ternak-ternak yang mudah dikendalikan.

75 Toolbox Survey 69 Kadang-kadang peternak memelihara ternaknya dalam kelompok terpisah, tidak dalam satu kelompok. Sebelum mengunjungi ternak-ternak tersebut, tanyakan ke peternak berapa banyak ternak pada masing-masing kelompok. Kelompokkelompok tersebut dibuat kisaran nomor untuk membantu menentukan kelompok mana yang dikunjungi. Example: Anggota tim survai bercerita ke peternak sapi sebelum mereka mengunjungi ternaknya. Dia berkata bahwa diperlukan 24 ekor sapi yang terdiri dari tiga kelompok. Kelompok pertama 7 ekor sapi didapatkan dengan cara singkat di desa. Kelompok ini diberi nomor 1 sampai 7. Kelompok kedua 12 ekor yang didapatkan di rumah peternak di desa. Ternak tersebut diberi nomor 8 sampai 19. Ternak lain diperoleh di rumah kakaknya. Ternak tersebut diberi nomor 20 sampai 24. Jika diperlukan ternak nomor 14, mereka hanya mengunjungi (dirumah peternak) kelompok ternak terpilih. Ini dihitung, dimulai dari nomor 8. Jika menggunakan sistem ini, adalah penting bahwa seseorang yang diberi nomor-nomor di kelompok tersebut tidak mengetahui ternak yang mana yang dipilih.. Kadang-kadang beberapa ternak tidak dapat diamati atau di kumpulkan specimennya. Hal ini dapat disebabkan ternak tidak dapat ditangkap, peralatan pengendali rusak atau hilang, ternak terlalu jauh dijangkau dari desa, atau ternaknya liar dan berbahaya untuk dikendalikan. Dalam situasi tersebut, digunakan ternak lain sebagai pengganti. Jika mengganti ternak sampel, ternak pengganti tersebut bukanlah ternak hasil acak, sebab peluang ternak pengganti dalam sampel tidak ada. Keadaan ini sedapat mungkin dihindari. Namun untuk alasan praktis diperlukan penggantian ternak. Jika memilih ternak baru, gunakan prosedur yang sama seperti diterangkan di atas, yakni menggunakan tabel nomor acak atau menggunakan komputer. Lebih baik untuk tidak asal mengambil ternak pengganti dari peternak yang sama.

76 Bab3: Sampling Sampling Animals in the Village 1) Build sampling frame Does a good list of village livestock and owners already exist? Yes No Is it possible to organise a village meeting for livestock owners? No Yes Organise a village livestock owners meeting. Carry out door-to-door livestock census, or ask key villagers Ask each owner their name, and how many animals they have. Ask about other owners who are not at the meeting. 2) Select animals Do you have a notebook computer available in the village? No Yes Use Random Animal program Page 58 Calculate cumulative total animals for each livestock owner Calculate the total number of animals (last cumulative total) Select a random number from a random number table between 1 and the total number of animals in the village Search down the cumulative totals for the first owner with a total equal to or greater than the random number. This is the selected livestock owner Subtract the previous owners' cumulative total from the random number. This is the number of the animal to select. Identify selected animals by getting the farmer to count his animals

77 Toolbox Survey 71 Sampling dua tahap Keuntungan penarikan sampel dua tahap Jika pemilihan sampel menggunakan random sampling sederhana, pertama semua ternak perlu identifikasi dan didaftar untuk kerangka sampling. Pada sampling sistematik, dibutuhkan daftar kecurigaan pada beberapa urutan sampling. Jika survai dilakukan terhadap populasi yang sangat besar (seperti survai nasional) sampling dengan menggunakan acak sederhana dan sampling sistematik menjadi tidak praktis. Sebagai contoh, tidak mungkin untuk membuat daftar setiap ekor ayam di suatu negara dengan jumlah total populasi 40 juta ekor ayam. Sampling dua tahap(two-stage sampling) dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut dengan mengumpulkan ternak menjadi kelompok-kelompok yang mudah diamati. Sementara tidak mungkin mendaftar semua ayam, akan lebih mudah bila mendaftar semua peternakan ayam yang ada di negara tersebut (misal dari statistik peternakan). Pada sampling dua tahap, pertama dipilih berdasarkan kelompok ternak (seperti jumlah peternakan ayam) dan kemudian ayam-ayam dipilih dari kelompokkelompok terpilih. Tahap pertama, populasi adalah semua peternakan ayam yang ada di negara tersebut dan unit pengamatan adalah peternakan ayam. Tahap kedua, populasi adalah ayam-ayam pada masing-masing peternakan terpilih, dan unit pengamatan adalah ayam. Pada masing-masing tahap dari sampling dua tahap, sampel dipilih dengan menggunakan random sampling. Stratifikasi dapat juga digunakan, biasanya pada tahap pertama (sebagai teladan, stratifikasi peternakan ayam menurut tipe produksi, skala pemilikan atau lokasi). Survai yang menggunakan sampling dua tahap mempunyai dua keuntungan yang berbeda: perencanaan lebih mudah, tidak memerlukan daftar lengkap semua ternak yang diamati di suatu wilayah, hanya daftar unit-unit tahap pertama, dan lebih praktis untuk tim kerja lapang, lebih sedikit lokasi yang dikunjungi. Kekurangannya adalah bahwa hasilnya mungkin tidak tepat seperti bila menggunakan random sampling sederhana, dan formula analisis data dapat menjadi sangat komplek. Example: Suatu survai direncanakan untuk mengkaji dampak cholera babi terhadap peternak (babi) kecil. Populasi yang diinginkan adalah semua babi di pedesaan di seluruh negara yang populasinya 5,5 juta ekor. Hal ini tidak mungkin untuk membuat daftar kerangka sampling secara teliti dari seluruh populasi babi. Berdasarkan data statistik terdapat desa yang ada di suatu negara. Daftar ini tersedia dalam disk komputer. Untuk itu digunakan sampling dua tahap. Pada tahap pertama, dipilih 40 desa (sebagai unit pengamatan pada tahap pertama) dari kerangka sampling desa, menggunakan komputer. Pada tahap kedua, dipilih 10 ekor babi (sebagai unit pengamatan tahap kedua) secara acak di setiap desa yang ada di 40 desa, sehingga total ukuran sampel 400 ekor babi. Namun demikian tidak tersedia daftar babi yang ada di desa-desa terpilih, sehingga diperlukan wawancara untuk membuat kerangka sampling di masingmasing desa sampel. Sampling dua tahap umum digunakan pada survai peternakan. Bab 7 menerangkan secara terinci mengenai rancangan, pelaksanaan dan analisis data suatu survai prevalensi dengan sampling dua tahap.

78 Bab3: Sampling Sampling tanpa kerangka sampling Kadang-kadang penggunaan kerangka sampling tidak memungkinkan, karena tidak tersedia dan tidak praktis dibuat. Example: Suatu survai direncanakan pada daerah terpencil yang rawan kondisi sosial politik. Prasarana pemerintahan di wialyah tersebut kurang memadai, dan perpindahan penduduk pada beberapa tahun terakhir sangat banyak. Akibatnya, banyak desa yang hilang, dan muncul desa-desa yang baru, tetapi tidak ada catatan maupun peta wilayah yang menunjukkan letak maupun jumlah desa yang ada. Example: Direncanakan suatu survai untuk mengukur prevalensi kambing terhadap antibodi brucellosis pada kambing sering berpindah (nomadic). Tidak ada catatan mengenai kelompok kambing tersebut, dan ternak tersebut setiap hari berpindah tempat.. Random geographic coordinate sampling Pembobotan berarti bahwa beberapa data membantu lebih banyak informasi dari pada data lain Pada kondisi seperti di atas, pembuatan kerangka sampling tidaklah memungkinkan, maka pendekatan lain diperlukan untuk random sampling. Random geographic coordinate sampling (RGCS) merupakan suatu teknik alternatif untuk memilih sampel acak tanpa menggunakan kerangka sampling. Pada RGCS dipilih dua nomor acak, yaitu koordinat x dan y sebagai titik acak di sembarang tempat di wilayah pengamatan. Diidentifikasi kota-kota, desa-desa, atau kelompok-kelompok yang berada di lokasi dalam jarak tertentu (radius seleksi) dari titik acak. Jika terdapat lebih dari satu kota, desa atau kelompok yang dekat dengan titik acak, dipilih salah satu secara acak. Apabila survai telah selesai dan telah dihitung estimasinya, data dari kelompok terpilih merupakan proporsional tertimbang terhadap jumlah total kelompok dalam radius seleksi dari titik acak tersebut. Example: Suatu survai di pedesaan untuk mengestimasi prevalensi ayam terhadap penyakit Newcastle Disease dilaksanakan dengan menggunakan RGCS. Dipilih dua nomor acak dengan menggunakan tabel nomor acak, mewakili doordinat titik acak. Dipilih radius seleksi 2 km. Tim survai menuju titik acak, kemudian mencari desa-desa yang terletak dalam radius 2 km dari titik acak. Didapatkan 3 desa dalam radius seleksi. Untuk menentukan desa mana dari 3 desa yang akan dimasukkan dalam sampel, dipilih satu desa dari 3 desa secara acak. Desa terpilih kemudian dikunjungi dan dilaksanakan pemeriksaan ayam-ayam yang ada. Pada waktu selesai survai, hasil yang diperoleh dari desa tersebut adalah tertimbang dengan faktor 3, yakni jumlah desa dalam radius seleksi. Hal ini disebabkan, dalam survai, desa terpilih mewakili seluruh desa yang terdapat di desa tersebut.

79 Toolbox Survey 73 RGCS pada umumnya berguna untuk memilih secara acak sekelompok ternak, seperti halnya desa-desa atau kelompok-kelompok, yang besar, relatif mudahuntuk mengidentifikasi, dan tidak merubah lokasi secara sangat cepat (bahkan migrasi kelompok-kelompok biasanya dapat diidentifikasi dengan wilayah tertentu dan hari tertentu). Tidak cocok untuk memilih ternak secara individu yang dapat bergerak dari satu tempat ke tempat lain, tetapi masih dapat digunakan, sebagai teladan, untuk memilih keluarga-keluarga dari dalam desa, didasarkan pada posisi rumahnya. Permasalahan dengan RGCS adalah lebih banyak pekerjaan dalam memilih sampel dari kerangka sampling. Hal ini memerlukan kunjungan lapangan untuk mencari kelompok-kelompok atau desa-desa, tidak dapat memilihnya sebelum pergi ke lapang. Beberapa kesulitan utama antara lain:: Permasalahan dengan RGCS beberapa titik seleksi yang dipilih secara acak tidak terdapat desa-desa dalam jarak yang ditentukan, oleh karena itu diperlukan pemilihan titik seleksi yang baru lokasi dan penghitungan desa-desa memerlukan lebih banyak perjalanan dibanding dengan survai tradisional, jadi biaya yang diperlukan sangat nyata lebih besar, dan sulit dilaksanakan untuk mengidentifikasi lokasi dari titik acak, dan juga untuk mengetahui desa yang dekat dalam jarak yang ditentukan.

80 Bab3: Sampling Global positioning system (GPS) Permasalahan dan kerja tambahan ini dilaporkan fdengan maksud bahwa RGCS sebaiknya digunakan sebagai upaya terakhir. Jika didapatkan beberapa cara praktis untuk membuat kerangka sampling, gunakan cara yang lebih sederhana dari pada RGCS. Sebagai contoh, jika diperoleh peta wilayah, dan peta ini mencakup informasi lokasi semua desa-desa, kemudian peta tersebut dapat digunakan untuk mendaftar nama-nama desa dan dibuat kerangka sampling. RGCS mungkin tidak perlu digunakan. Jika tidak menggambarkan lokasi desa, atau hanya menunjukkan wilayah beberapa desa saja, kerangka sampling yang dibuat dari peta tersebut menjadi tidak lengkap. Pada situasi ini, RGCS hanya digunakan untuk pemilihan sampel secara acak. Proses pemilihan sampel dengan menggunakan RGCSditerangkan secara terinci dibawah. Terdapat dua cara untuk membuat tugas lebih mudah dan lebih praktis. Pertama dengan menggunakan unit sistem posisi global (Global Positioning System) (GPS). Unit GPS adalah alat pengontrol yang menggunakan jaringan satelit untuk menentukan lokasi geografik. Koordinat-koordinat tampak dalam layar. Unit GPS sebenarnya sangat penting untuk RGCS, dan alat yang mampu menunjukkan secara tepat sesuai permintaan, harganya tidak mahal (US$500 - $1000). Geographical Information System (GIS) Kendaraan roda empat Teknik kedua adalah menggunakan komputer dengan perangkat lunak khusus untuk menangani peta (Geographical Information System,atau GIS) dan data dari penginderaan jauh (citra satelit atau foto udara). RGCS dapat dilaksanakan dengan baik tanpa data GIS dan penginderaan jauh, tetapi bila tersedia, pekerjaan menjadi lebih mudah, cepat dan lebih lebih efisien. Penggunaan GIS dalam membantu RGCS diterangkan di halaman 69 sampai 72. Keperluan teknis lebih lanjut untuk beberapa kasus adalah penggunaan kendaraan roda empat untuk pekerjaan lapang. Titik acak mungkin merupakan

81 Toolbox Survey 75 wilayah yang sulit dijangkau, dan umumnya diperlukan kendaraan roda empat untuk menjangkaunya. Random sampling tradisional dengan menggunakan kerangka sampling, dilaksanakan untuk dua hal, pertama pemilihan nomor acak, dan kemudian identifikasi unsur-unsur yang dipilih berdasarkan pada nomornya (menggunakan kerangka sampling). Hal yang sama padargcs, pertama melibatkan pemilihan koordinat acak, dan kedua proses identifikasi anggota populasi untuk dipilih berdasarkan pada koordinat tersebut. Pemilihan koordinat-koordinat acak Koordinat-koordinat acak adalah pasangan sederhana dari nomor-nomor acak yang mewakili titik-titik dalam wilayah pengamatan. Koordinat ini dapat dipilih dengan menggunakan tabel nomor acak (seperti diterangkan di hal. 42) tetapi lebih nyaman bila menggunakan komputer. Dua program yang digunakan dalam Survey Toolbox untuk memilih titik-titik acak, dan salah satunya adalah program ArcView GIS. RCGS untuk Windows 95 Program RGCS yang ada dalam Toolbox digunakan untuk membuat nomor koordinat-koordinat acak dalam wilayah bujur sangkar. Untuk memulai program gunakan program Windows Start, pilih Programs, Survey Toolbox, kemudian RGCS. Pemilihan titik-titik acak:

82 Bab3: Sampling Step 1: Masukkan batas-batas koordinat wilayah pengamatan. Diperlukan peta dengan garis koordinat untuk mencari nilai-nilai ini. Maksimum Y adalah batas atas koordinat y, atau garis lintang paling utara dari wilayah pengamatan. Minimum Y adalah batas bawah koordinat y atau garis lintang paling selatan. Minimum X adalah batas kiri koordinat x, atau bujur paling barat. Maksimum X adalah batas kanan koordinat x, atau bujur paling timur. Jika gambar pada garis koordinat dari peta yang ada berupa derajat dan menit, sebelum datanya dimasukkan, konversikan menjadi bentuk derajat desimal, yakni dengan membagi menit dengan angka 60 dan tambahkan dengan derajat. Example: Suatu survai direncanakan untuk satu wilayah. Telah didapatkan peta wilayah dengan tanda garis koordinat dalam bentuk derajat dan menit. Titik garis lintang paling utara dari wilayah studi yang dibaca dalam peta adalah 14º 34'. Untuk mengkonversi menjadi derajat desimal adalah 14º 34' = 14 + (34/60) = 14,5667. Angka ini kemudian masukkan dalam kotak Max Y. Prosedur ini diulang untuk batas-batas lainnya. Step 2: Step 3: Tentukan berapa banyak titik-titik acak yang dipilih. Jika memilih dari kerangka sampling, masing-masing nomor acak menunjukkan anggota tunggal populasi, jadi jumlah nomor-nomor acak dibutuhkan sama dengan ukuran sampel. Dengan RGCS, beberapa titik acak mungkin tidak terdapat kelompok dalam radius seleksi, dan harus dibuang. Beberapa titik-titik acak mungkin akan terletak diluar wilayah pengamatan. Untuk itu, hati-hati memilih angka titik-titik yang setara dengan 2 atau 3 kali ukuran sampel. Masukkan angka yang dibutuhkan dalam kotak Points to Generate atau gunakan panah untuk merubah angka. Tentukan bagaimana tampilan hasil yang diinginkan dalam kotak Coordinate Type. Koordinat Cartesian adalah koordinat normal x, y, yang dapat menunjukkan meter, kilometer, feet, yards atau miles pada garis peta. Derajat dan desimal menit adalah garis lintang dan garis bujur. Klik tombol yang menunjukkan unit-unit peta yang telah ditandai. Step 4: Klik tombol Generate Points. Ditampilkan daftar angka dari titik-titik. Step 5: Buang titik-titikyang terletak diluar wilayah studi. Periksa masingmasing titik menurut peta. Identifikasi lokasi masing-masing titik, dan periksa apakah terletak di dalam wilayah studi atau tidak. Jika tidak, buang dengan menggunakan tombol Delete. Step 6: Cetak atau simpan daftar dengan menggunakan tombol Printatau Save.

83 Toolbox Survey 77 RCGS untuk ArcView GIS v.3 Dalam Survey Toolbox terdapat program RGCS ArcView untuk memilih titik acak, yang rancangan kerjanya menggunakan ArcView GIS version 3 3. Pengguna yang punya copy program tersebut dapat mengisikan dalam file extension, yang secara otomatis akan memilih titik Arc View dalam area tertentu. Untuk menggunakan program ini, harus mempunyai copy Arc View, dan peta digital (peta dasar atau peta lengkap) wilayah studi, dalam format yang dapat dibaca Arc View. Jika tidak dapat mengakses Arc View, lewatkan bagian ini dan menuju bagian berikutnya yakni Field Procedures pada halaman 74. Untuk me-install extension,copy semua file dari CD directory \Survey Toolbox\ AVRGCS ke extensions subdirectory untuk me-copy ArcView (biasanya c:\esri\ Av_gis30\ArcView\Ext32). Berikut adalah tahap-tahap untuk memasukkan extension dan memilih titik-titik acak: Step 1: Start ArcView. Dengan Project window active, cari File menu dan pilih Extensions. Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Dalam Extensions dialog cari dalam daftar sampai ditemukan Random Geographic Coordinate Sampling. Klik checkbox disebelah kiri untuk memilihnya, kemudian klik OK untuk mengisi extension. Pada layar akan tampak introductory dan petunjuk singkat. Buat View baru. Tambahkan Theme (tema) baru, dan muatkan (load) peta digital wilayah studi ke dalam theme. Peta tersebut dapat lebih besar dari wilayah studi, tetapi harus mempunyai satu atau lebih segi banyak yang menerangkan wilayah studi. Sebagai teladan, jika melakukan survai di satu propinsi, peta nasional tanpa batas-batas propinsi tidak cukup digunakan, namun peta nasional dengan batasbatas semua propinsi berguna. Peta dengan batas-batas semua kabupaten dalam propinsi dapat juga digunakan. Klik Select tool, dan pilih polygons yang mewakili area studi. Dapat merupakan polygon tunggal ( seperti satu propinsi pada peta nasional), atau beberapa polygon ( seperti semua kabupaten di suatu propinsi). Untuk memulai pemilihan titik, buka Sampling menu dan pilih Select Random Points. Sebagai alternatif, dapat pula dilaksanakan dengan menekan tombol. Run Step 6: Step 7: Program akan menanyakan berapa titik yang akan dipilih. Masukkan angka 2 atau 3 kali ukuran sampel, untuk memperhitungkan titik-titik yang tidak memiliki kelompok ternak didekatnya. Program akan menanyakan untuk menentukan radius seleksi. Masukkan radius yang diinginkan pada unit-unit peta. Dimaksudkan 3 ArcView GIS version 3, , Environmental Systems Research Institute, Inc., 380 New York Street, Redlands, CA USA.

84 Bab3: Sampling jika jarak pada peta digital diukur dalam meter, dan bila diinginkan radius seleksi 2 km, masukkan angka Jika peta digital adalah dalam bentuk koordinat geografi (derajat dan menit) maka konversikan jaraknya menjadi derajat. Satu kilometer setara dengan 0,009 derajat (utara-selatan). Step 8: Step 9: Program kemudian akan menanyakan nama file yang akan digunakan untuk menyimpan titik-titik acak, pertama sebagai titik pokok, dan kemudian disimpan sebagai file dalam format dbase. File-file ini disimpan dalam directory default ArcView. Terakhir, program akan menentukan titik-titik dalam area studi yang dipilih, dan menampilkannya dalam peta. Setiap titik dikelilingi oleh lingkaran yang ditentukan sesuai dengan radius seleksi. File database koordinat-koordinat juga ditampilkan dan dapat dicetak. Sekali titik-titik acak telah dipilih, desa-desa yang berdekatan perlu diidentifikasi dan memilih desa-desa sampel. Proses ini diterangkan pada bagian berikut. Perangkat lunak GIS dan data penginderaan dapat digunakan agarpekerjaan lapang lebih mudah dan lebih efisien, seperti diuraikan di halaman 72. Identifikasi desa-desa terpilih Cara yang paling terpercaya untuk mengidentifikasi desa-desa yang berdekatan dengan titik-titik yang dipilih secara acak adalah secara fisik mendatangi titik tersebut dan mencarinya. Beberapa pendekatan lain melibatkan asumsi bahwa terdapat

85 Toolbox Survey 79 informasi berupa daftar semua desa. Misalnya jika terdapat peta yang baik, titik-titik acak dapat di plot di peta, buat lingkaran disekeliling tiap titik, dan diamati desa-desa yang terletak dalam lingkaran. Pendekatan ini menggunakan asumsi bahwa semua desa tertera dalam peta. Jika peta tersebut baik dan memuat semua desa, dapat digunakan untuk membuat kerangka sampling secara sederhana, mendaftar semua desa dalam peta, dan tidak perlu menggunakan sampling dengan koordinat geografi. Jika peta tidak lengkap, dan tidak memuat beberapa desa, penggunaan peta tersebut untuk memilih desa-desa sampel akan menghasilkan sampel yang tidak representatif. Radius seleksi dan stratifikasi Adalah penting untuk menetapkan ukuran radius seleksi (wilayah sekeliling tiap titik untuk mencari kelompok-kelompok atatu desa-desa). Jika ditetapkan radius seleksi sangat kecil (seperti 500 meter), sebagian besar titik-titik akan berada lebih dari 500 meter dari desa, dan akan banyak memerlukan pencarian titik-titik sebelum mendapatkan jumlah desa yang diinginkan. Namun demikian, pencarian wilayah kecil disekeliling titik relatif mudah. Lain halnya jika ditetapkan radius seleksi yang luas (seperti 5 km), wilayah pencarian desa-desa menjadi luas, dan bahaya kemungkinan beberapa desa terlewat. Namun demikian makin banyak titik-titik akan makin banyak desa didekatnya, dan karena itu akan lebih sedikit yang perlu dicari. Pemilihan radius seleksi adalah keseimbangan antara dua pertimbangan di atas. Pada umumnya, dengan radius seleksi yang lebih kecil kita lebih percaya bahwa tidak ada desa-desa atau kelompok-kelompok yang terlewat. Radius seleksi juga ditentukan oleh penyebaran desa-desa atau kelompokkelompok ternak dalam wilayah studi. Jika suatu wilayah dengan populasi padat dan desa-desa terletak saling berdekatan, radius seleksi yang kecil cukup memadai. Jika populasi tidak padat dan desa-desa-desa tidak berdekatan, gunakan radius seleksi yang lebih luas. Seringkali untuk menentukannya diperlukan duga-menduga. Sebagai petunjuk praktis, radius seleksi antara 1 sampai 4 kilometer adalah cukup memadai. Tujuannya adalah untuk mendapatkan satu atau dua desa dalam radius titik seleksi dengan lebih banyak titik, dan hanya beberapa titik dimana tidak terdapat desa dalam radius seleksi. Terdapat metode praktis untuk menentukan radius seleksi terbaik sambil mempelajari hal-hal di lapangan. Untuk itu akan diterangkan pada Prosedur lapang pada halaman 74.

86 Bab3: Sampling Karena penyebaran kelompok-kelompok atau desa-desa dapat beragam dari satu wilayah ke wilayah lainnya, akan lebih baik untuk memilih radius seleksi yang berbeda pada wilayah studi yang berbeda. Hal ini dapat dikerjakan dengan menggunakan stratifikasi area (diterangkan di halaman 45). Wilayah studi dibagi menjadi beberapa area yang lebih kecil yang berbeda, seperti kabupaten-kabupaten. Kemudian pada tiap kabupaten, dapat digunakan radius seleksi yang berbeda tergantung pada penyebaran desa-desa di wilayah tersebut. Stratifikasi memberikan keuntungan tambahan yakni pengurangan perjalanan selama pelaksanaan di lapang. Jika menggunakan stratifikasi, pekerjaan lapang dilaksanakan dengan cara yang sama seperti di bawah, tetapi pekerjaannya berbeda untuk setiap strata. Penyaringan dengan menggunakan penginderaan RGCS digunakan jika tidak ditemukan sumber informasi yang dapat dipercaya dimana desa-desa berada. Itu tidak perlu berarti bahwa tidak ada informasi dimana desa-desa tidak berada Penyaringan adalah suatu proses pemeriksaan titik-titik terpilih secara acak untuk menyisihkannya yang sangat tidak mungkin mempunyai beberapa desa yang berdekatan. Dengan mengeluarkan beberapa titik yang tidak terdapat desa-desa yang berdekatan, penggunaan waktu di lapang untuk pencarian desa-desa yang tidak ada dapat dikurangi secara nyata. Beberapa sumber informasi dapat menunjukkan wilayah-wilayah yang tidak cocok untuk desa, atau dimana desa sangat tidak mungkin berada. Wilayah-wilayah hutan lebat yang luas, tanah-tanah pegunungan yang sangat terjal adalah contoh tipe -tipe wilayah yang dapat disisihkan dengan penyaringan. Example: Foto udara digunakan untuk menyaring seperangkat titik-titik acak. Tidak mungkin dapat membedakan desa-desa dengan melihat foto udara, tetapi mudah untuk membedakan lahan pertanian dengan hutan. Pada sistem pertanian lokal pola tanam padi, secara masuk akal untuk diasumsikan bahwa setiap desa akan mempunyai lahan pertanian didekatnya. Setiap titik secara acak yang jatuh di tengah hutan lebat tanpa ada lahan pertanian didekatnya,karenanya dapat disisihkan. Penginderaan jarak jauh Kebutuhan data dari penginderaan jarak jauh Kepekaan merupakan ukuran gambaran terkecil yang dapat dideteksi dalam gambar citra Terdapat dua sumber informasi yang mungkin dilakukan untuk penyaringan yaitu foto udara dan citra satelit. Keduanya memberikan gambar permukaan bumi. Ini merupakan teladan penginderaan jauh, dimana informasi mengenai suatu wilayah (dari pesawat udara atau satelit) diperoleh tanpa perlu mengunjungi wilayah tersebut. Supaya informasi tersebut berguna, informasi dari hasil penginderaan tersebut seyogyanya: Terkini. Gambar citra yang sudah lama mempunyai nilai yang kecil sebab situasinya mungkin telah berubah. Jika foto udara digunakan untuk mengidentifikasi wilayah-wilayah hutan tanpa tanda wilayah pertanian, pemanfaatan foto yang diambil beberapa tahun lampau dapat menyesatkan, karena pada beberapa belahan bumi laju penebangan hutan sangat cepat. Dianjurkan pemanfaatan foto citra sebaiknya tidak lebih dari beberapa bulan yang lalu, namun untuk beberapa kasus penggunaan foto citra yang lama masih dapat bermanfaat.. Skalanya sesuai. Sulit mendapatkan citra yang rinci, namun citra yang kurang rinci (skalanya kecil) kurang dapat digunakan untuk membedakan wilayahwilayah yang tidak mungkin mempunyai desa. Foto-foto udara biasanya lebih

87 Toolbox Survey 81 dari memadai untuk tujuan ini. Ada dua tipe citra satelit yang tersedia, yakni, SPOT dan Landsat. Citra SPOT mempunyai kepekaan 10 sampai 20 meter, dan kepekaan citra Landsat beragam dari meter. Citra SPOT umumnya cocok untuk penyaringan, sedangkan citra Landsat mungkin kurang rinci. Citra georeferenced Menyangkut lahan (georeferenced). Foto permukaan bumi menjadi tidak berguna bila tidak diketahui apa yang ditunjukkan foto tersebut. Untuk menggunakan data penginderaan, dibutuhkan plot titik-titik yang terpilih secara acak pada lokasinya yang tepat pada gambar citra dan menguji wilayah dalam radius seleksi. Citra yang menyangkut lahan (georeferenced image) adalah yang dapat memberikan informasi secara tepat mengenai lokasinya di permukaan bumi. Semua citra satelit adalah georeferenced, demikian juga pada beberapa foto udara. Tidak mahal. Harga citra satelit sering mahal harganya, membutuhkan biaya beberapa ribu dollar Amerika untuk mendapatkan citra wilayah yang relatif kecil. Biaya untuk mendapatkan foto udara suatu wilayah juga cukup tinggi. Alasan untuk menggunakan bentuk data tersebut adalah menghemat biaya dan waktu kunjungan lapang. Jika biaya untuk mendapatkan data dengan penginderaan jauh lebih mahal dibanding dengan biaya kerja lapang, jangan gunakan data yang diperoleh dengan penginderaan jauh. Merupakan cara yang lebih praktis dan murah biayanya agar data penginderaan dapat digunakan untuk penyaringan, adalah memanfaatkan gambar citra yang telah ada, yang kegunaan awalnya untuk tujuan lain. Beruntung, bahwa banyak negara-negara sedang berkembang yang memanfaatkan data penginderaan jauh. Pada beberapa kasus, departemen-departemen milik pemerintah (seperti kantor pertanahan dan kehutanan) atau lembaga-lembaga penelitian (seperti universitas) telah memiliki data penginderaan yang baik. Biaya untuk mendapatkan data penginderaan yang telah tersedia kemungkinan masih cukup wajar. Jika biaya pengadaan citra satelit atau foto udara masih memadai, dapat digunakan untuk penyaringan, secara manual, atau dengan bantuan GIS. Jika penyaringan dilakukan secara manual, koordinat-koordinat yang terpilih secara acak di plot di gambar citra, dan buat lingkaran disekitar titik menurut radius seleksi yang ditentukan. Area di dalam lingkaran (dan juga sedikit diluar lingkaran, untuk antisipasi adanya penyimpangan-penyimpangan, atau kesalahan pembuatan plot atau georeferencing ) diamati sebagai petunjuk aktivitas penduduk. Hanya titik beberapa desa atau kelompok di dalam wilayah yang sangat tidak mungkin diamati, yang dapat disisihkan. Jika meragukan, periksa dengan cara mengunjungi lokasi tersebut. Jika tersedia perangkatnya, pembuatan plot dan penyaringan titik-titik dapat dibantu dengan menggunakan GIS, melalui tahap-tahap pengerjaan sebagai berikut: Step 1: Rubahlah bentuk citra menjadi bentuk digital untuk penayangan di komputer. Citra-citra satelit biasanya tersedia sebagai file-file digital, yang dapat di import ke dalam Arc View. Fotograf udara memerlukan peninjauan, dan kemudian di georeference dengan membuat file utama. File ini menentukan ukuran pixel dan koordinat-koordinat disebelah kiri atas citra. Lihat dokumentasi Arc View untuk mendapatkan informasi tambahan guna mengimpor citra, dan format file utama.

88 Bab3: Sampling Step 2: Sekali titik-titik acak telah dipilih dan digambar dengan menggunakan program Arc View (diterangkan di hal. 69), file citra dapat di muat ke dalam view dan displayed. Klik tombol Add Theme, dan akan merubah tema tipe menjadi tema citra. (Jika citra dalam format.jpg, pertama-tama masukkan JPEG reader extension untuk membaca citra). Pilih file yang berisi citra. Step 3: Tema-tema dari titik-titik acak dan lingkaran-lingkaran yang mengelilingi dapat diatur untuk ditayangkan pada bagian atas citra. Setiap titik kemudian dapat diamati secara individual dengan pembesaran lingkaran dan mengamati area didalamnya. Prosedur lapang Jika daftar titik-titik acak siap untuk diamati, petugas lapang perlu mendatangi titik-titik dan mengidentifikasi desa-desa didekatnya untuk seleksi. Pada bagian ini perlu membuat secara terinci aktivitas-aktivitas lapang. Beberapa persoalan perlu dipertimbangkan dengan bijaksana pada waktu pelaksanaan identifikasi desa-desa sampel. Titik-titik acak harus digunakan menurut urutan saat mereka dipilih. Titik-titik acak dibuat dengan program komputer menurut nomor titik ID, yang menunjukkan urutan mereka dipilih. Sebab beberapa titik acak mungkin tidak terdapat beberapa desa dalam radius seleksi, sehingga perlu dipilih lebih banyak titik-titik acak daripada ukuran sampel yang diperlukan, karena beberapa titik mungkin tidak digunakan. Walaupun mungkin lebih nyaman bila pertama-tama mengunjungi beberapa titik acak dengan nomor ID yang tinggi, semua titik-titik dengan nomor ID rendah harus digunakan dulu. Jika memilih beberapa titik acak untuk digunakan (sebab mudah dilaksanakan) dan mengabaikan yang lain, pengamatan menjadi tidak bersifat acak. Penting untuk mengidentifikasi dan mencatat semua desa-desa atau kelompokkelompok yang terletak di dalam radius seleksi dari setiap titik acak yang digunakan. Meskipun hanya diperlukan satu desa, desa tersebut harus dapat dianggap mewakili semua desa yang berdekatan. Jumlah total desa-desa yang berdekatan dalam radius seleksi digunakan untuk mempertimbangkan hasil dari desa terpilih. Hal ini menunjukkan berapa banyak desa-desa yang menyerupai dengan desa terpilih terwakili. Untuk alasan tersebut, semua desa-desa dalam radius seleksi harus diidentifikasi. Pada setiap desa atau kelompok ternak yang dikunjungi, penting untuk menentukan jarak dari titik acak. Untuk kelompok ternak kecil hal ini mungkin langsung. Namun beberapa desa cukup luas, dan mencapai beberapa kilometer. Jika sebagian desa terletak di dalam radius seleksi dan sebagian lainnya terletak diluar radius seleksi, diperlukan ketentuan untuk menetapkan apakah desa tersebut dihitung atau tidak. Keputusan tersebut didasarkan pada titik tunggal yang unik di desa yang digunakan untuk menentukan lokasinya. Pemilihan titik tergantung pada budaya dan situasi setempat. Beberapa kemungkinan tersebut antara lain pusat pasar, persimpangan jalan, sekolah atau tempat ibadah, tetapi pemilihan ini hanya akan berguna jika setiap desa memiliki satu, dan tidak ada desa yang memiliki lebih dari satu. Pilihan yang baik dalam beberapa kasus adalah rumah atau kantor kepala desa. Pada umumnya satu desa terdiri satu

89 Toolbox Survey 83 kepala desa, dan hampir seluruh penduduk tahu dimana tempatnya, sehingga mudah untuk penentuan lokasinya. Dengan gambaran-gambaran tersebut, prosedur identifikasi desa-desa adalah sebagai berikut: Step 1: Rencanakan suatu route. Sangat berguna untuk pertama-tama memplot semua titik acak pada peta jalan, sesuai dengan nomor titik ID dan rencanakan route yang akan diambil sebanyak mungkin titik-titik yang memungkinkan dilaksanakan. Route seharusnya melibatkan semua titik-titik yang dinomori di atas ukuran acak dan sebanyak titik-titik lain yang memungkinkan, dengan prioritas tertinggi diberikan pada titiktitik yang dinomori dengan nomor yang lebih rendah. Example: Jika ukuran sampel adalah 5, titik 1 sampai 5 harus dilibatkan dalam route, dan prioritas seharusnya diberikan pada titik-titik 6 sampai 10 untuk dikunjungi. Kurang penting untuk mengunjungi titik-titik 11 sampai 15 terlebih dahulu, karena hanya akan dibutuhkan jika desa-desa yang ada kurang dari 5 didekat 10 titik pertama. Step 2: Siapkan lembar catatan. Dibutuhkan dua lembar, seperti digambarkan di bawah. Lembar pertama digunakan untuk mencatat desa-desa yang diidentifikasi dekat dengan salah satu titik. Lembar kedua adalah untuk menandai titik-titik yang dikunjungi, dan berapa banyak desadesa didekatnya. Rekaman lengkap dari kedua lembar tertera pada Appendix D. Lembar 1: Lembar desa untuk mencatat nama setiap desa yang dikunjungi, dan jaraknya dari beberapa titik terdekat: Sheet 1: Desa-desa Nama Desa Nomor Titik Jarak dari titik Urutan Dipilih

90 Bab3: Sampling Lembar 2: Point sheet for recording which points have nearby villages Lembar 2: Titik-titik Nomor titik Dikunjungi (Ya/tidak) Jumlah desa Titik 1 Titik 2 Titik 3 Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: Step 9: Step 10: Step 11: Siapkan unit GPS Banyak unit yang mempunyai kemampuan untuk menyimpan sejumlah titik geografis atau landmarks. Jika memungkinkan, koordinat dari titik-titik acak dapat dimasukkan dalam GPS, dan ditandai dengan nomor ID mereka. Kunjungi desa-desa di setiap radius seleksi. Kunjungi titik-titik secara berurut sesuai rencana. Tidak perlu mengunjungi titik-titik sesuai dengan urutan saat seleksi, asalkan yang dipilih dengan nomor rendah trkunjungi. Waktu mengunjungi titik-titik, tidak perlu mengidentifikasi secara tepat lokasi setiap titik, karena sering tidak mungkin masuk ke desa tersebut Cukup untuk untuk mengidentifikasi dan mengunjungi semua desa yang berada dekat setiap titik. Kunjungan titik-titik. Untuk setiap titik yang terletak atau berada didekat route yang dipilih, tandai titik sebagai dikunjungi jika GPS menunjukkan cukup dekat dari radius seleksi terpilih (tulis ya pada kolom Visited disamping titik ID pada lembar 2 - Points). Radius seleksi yang digunakan seharusnya lebih dari yang dianggap cukup, katakanlah 3 atau 4 kilometer. Setelah titik-titik dikunjungi, radius seleksi dapat diubah menjadi lebih kecil, seperti diterangkan di bawah. Mulailah mengamati desa-desa dekat titik. Kunjungi desa-desa. Tulis nama tiap desa yang dikunjungi dalam radius seleksi di masing-masing titik pada Lembar 1 - Villages. Tempatkan titik unik sebagai identifikasi desa (seperti rumah kepala desa). Sementara di lokasi tersebut, catat jarak ke titik terdekat, seperti dilaporkan oleh GPS, dan catat titik ID dan jarak disebelah nama desa di Lembar 1 - Villages. Sementara masih berada di lokasi yang sama, periksa beberapa yang lain didekatnya. Kemungkinan terjadi bahwa satu desa terletak dalam radius seleksi yang sama dari dua titik. Jika terdapat beberapa titik yang berdekatan, catat nama desa, titik ID, dan jarak pada baris baru pada Lembar 1 - Villages. Cari desa-desa lain yang berdekatan. Cara yang terbaik adalah dengan menanyakan kepada beberapa penduduk arah dan perkiraan jarak ke beberapa desa yang berdekatan. Juga dianjurkan untuk menjelajahi jalan-jalan yang menuju desa-desa lain. Jika semua desa-desa yang berdekatan telah diidentifikasi dan dicatat, tulis jumlah total desa-desa yang berdekatan pada lembar 2 - Points, pada baris dari titik itu. Jika tidak ditemukan desa-desa didekat titik, tandai titik sebagai dikunjungi pada Lembar 2 - Points, dan catat jumlah desa sebagai 0. Lanjutkan sampai paling sedikit semua titik dengan nomor ID rendah telah dikunjungi.

91 Toolbox Survey 85 Step 12: Periksa untuk melihat apakah jumlah titik yang telah dikunjungi sudah cukup. Gunakan Lembar 2 - Points, ikutidaftar dari atas ke titik sampai desa pertama yang belum dikunjungi. Abaikan titik-titik berikutnya yang telah dikunjungi. Hitung jumlah titik-titik dengan satu atau lebih desa, sampai ke nomor pertama (nomor terendah) yang tidak dikunjungi. Jika jumlahnya (secara runut - titik-titik yang dikunjungi dengan desa-desa yang berdekatan) lebih besar atau sama dengan ukuran sampel yang dibutuhkan, maka cukuplah titik-titik yang telah dikunjungi. Bila belum, lanjutkan mengunjungi titik-titik. Example: Dibawah ditunjukkan Lembar 2 - Points berikut 7 titik yang telah dikunjungi. Untuk mengetahui apakah kunjungan sudah cukup, hitung titik 1 sampai 5, dengan mengabaikan titik 7-8, sebab titik 6 belum dikunjungi. Jumlah titik dengan paling sedikit satu desa di dalam radius seleksi adalah 3 (yakni titik 1, 3 dan 4), sedang titik yang tidak terdapat desa-desa didekatnya adalah nomor 2 dan 5. Jika ukuran sampel yang diperlukan adalah 5, maka titik-titik setelahnya masih harus dikunjungi. Titik berikutnya untuk dikunjungi adalah titik nomor 6. Lembar 2: Titik-titik Nomor titik Dikunjungi (Ya/Tidak) Jumlah desa 1 Ya 1 2 Ya 0 3 Ya 2 4 Ya 1 5 Ya Ya 1 8 Ya Step 13: Kunjungi lebih banyak titik. Meskipun dirasa telah cukup mengunjungi titik-titik, perlu mengunjungi lebih banyak titik lagi (bila waktu memungkinkan, atau lokasi cukup mudah dijangkau). Kegiatan ini mungkin berpeluang digunakannya radius seleksi yang lebih kecil. Bila tidak, informasi yang terkumpulkan sekarang dapat digunakan untuk menentukan desa-desa mana yang dimasukkan dalam sampel. Pemilihan desa-desa sampel Step 1: Identifikasi titik-titik yang memenuhi syarat untuk dipilih. Pada Lembar 2 - Points, temukan titik pertama yang tidak dikunjung. Semua informasi dari titik-titik berikutnya (dengan nomor titik yang

92 Bab3: Sampling lebih besar) harus disingkirkan. Dari titik-titik yang tidak disingkirkan (dengan nomor titik yang lebih kecil), identifikasi semua titik yang minimal mempunyai satu desa dalam radius seleksi.. Example: Setelah mengunjungi beberapa titik tambahan, data yang dikumpulkan seperti tertera dalam Lembar 1 - Desa-desa dan Lembar 2 - Titik-titik di sajikan di bawah. Dibuang semua data setelah nomor 9 (nomor 10 sampai 12), dan hanya nomor 1 sampai 8 yang digunakan. Titik 1,3, 4, 6, 7 dan 8 mempunyai radius seleksi dengan minimal ada terdapat satu desa. Lembar 2: Titik-titik Nomor Titik Dikunjungi (Ya/Tidak) Jumlah desa 1 Ya 1 2 Ya 0 3 Ya 2 4 Ya 1 5 Ya 0 6 Ya 1 7 Ya 1 8 Ya Ya Ya 1

93 Toolbox Survey 87 Lembar 1 : Desa-desa Nama Desa Jumlah Titik Jarak dari titik Ban O 7 x 2.13 Sisavat 1 x 1.82 Ban Pak Ngeum 8 x 0,41 Ban Hai 3 x 0.83 Tong Kham Khong 4 x 1.57 Sithay Noy Nong Bone Talath 6 x 1.39 Urutan Dipilih Step 2: Tandai desa-desa terdekat. Pada Lembar 1 - Desa-desa, beri tanda silang pada lajur Nomor Titik pada setiap titik dengan desa terdekat berikutnya. Example: Dengan menggunakan data tersebut, terdapat enam desa (ditandai dengan tanda silang). Desa Sithay Noy dan Nong Bone tidak ditandai seperti desa-desa lainnya yang lebih dekat dengan titiknya. Lembar 1: Desa-desa Nama Desa Nomor Titik Jarak dari titik Ban O 7 X 2.13 Sisavat 1 X 1.82 Ban Pak Ngeum 8 X 0.41 Ban Hai 3 X 0.83 Tong Kham Khong 4 X 1.57 Sithay Noy Nong Bone Talath 6 X 1.39 Urutan Dipilih Step 3: Urutkan desa-desa. Urutkan desa-desa yang ditandai dengan tanda silang berdasarkan jaraknya dari titik terdekat dengan menulis nomor pada lajur Urutan. Tulis 1 pada lajur ini untuk desa paling dekat dengan titik yang ditandai. Tulis 2 pada desa terdekat berikutnya dan seterusnya

94 Bab3: Sampling Lembar 1: Desa-desa Nama Desa Nomor Titik Jarak dari titik Urutan Dipilih Ban O 7 X Sisavat 1 X Ban Pak Ngeum 8 X Ban Hai 3 X Tong Kham Khong 4 X Sithay Noy Nong Bone Talath 6 X Step 4:. Tentukan radius seleksi yang optimal. Dapatkan desa dengan urutan yang sama dengan ukuran sampel. Jarak ke desa tersebut adalah radius seleksi yang optimal. Radius ini merupakan jarak terkecil yang dapat digunakan dan masih menghasilkan jumlah desa-desa yang diperlukan dalam pemilihan. Example: Tandai desa-desa yang mempunyai urutan 1 sampai 6. Ukuran sampel yang diperlukan adalah 5 jadi desa dengan urutan 5 (Sisavat) digunakan untuk menghitung radius seleksi yakni 1,82 km. Step 5: Identifikasi semua desa daiam radius seleksi. Semua desa yang dekat dengan titik-titik yang telah diperiksa. Beri tanda T pada lajur Jarak yang mempunyai jarak kurang atau sama dengan radius seleksi. Example: Pada lajur Jarak, tandai dengan tanda T pada desa-desa dengan jarak kurang atau sama dengan 1,82 km. Catatan :Meskipun desa Nong Bone dengan tidak merupakan desa terdekat ke titik 8, namun masih dalam jangkauan radius seleksi, oleh karenanya diberi tanda.

95 Toolbox Survey 89 Lembar 1: Desa-desa Nama Desa Nomor Titik Jarak dari titik Urutan Dipilih Ban O 7 X Sisavat 1 X 1.82 U 5 Ban Pak Ngeum 8 X 0.41 U 1 Ban Hai 3 X 0.83 U 2 Tong Kham Khong 4 X 1.57 U 4 Sithay Noy Nong Bone U Talath 6 X 1.39 U 3 Step 6: Pilih desa-desa. Jika hanya ada satu desa terpilih disekeliling titik tertentu, masukkan desa tersebut dalam sampel. Jika terdapat lebih dari satu, pilih satu dari desa-desa tersebut secara acak. Gunakan nomor acak untuk mengambil satu dari desa-desa tersebut (lemparkan uang logam jika hanya ada 2, atau putar dadu jika kurang dari 6 - atau kalau banyak gunakan komputer atau tabel nomor acak). Example: Desa-desa terpilih telah diberi tanda pada Lembar 1 - Desa-desa. Terdapat dua desa yang berada dalam radius seleksi dengan nomor titik 8, Nong Bone dan Ban Pak Ngeum. Putarlah uang logam untuk menentukan desa yang akan dipilih. Lembar 1 : Desa-desa Nama Desa Nomor Titik Jarak dari titik Urutan Dipilih Ban O 7 X Sisavat 1 X 1.82 U 5 Ya 1 Ban Pak Ngeum 8 X 0.41 U 1 Ban Hai 3 X 0.83 U 2 Ya 1 Tong Kham Khong 4 X 1.57 U 4 Ya 1 Sithay Noy Nong Bone U Ya 2 Talath 6 X 1.39 U 3 Ya 1 Step 7: Perhitungan bobot. Desa-desa diberikan bobot yang sama dengan jumlah desa-desa dalam radius sampling terhadap titik. Jika hanya terdapat satu desa dalam radius sampling, maka bobotnya sama dengan satu. Jika terdapat tiga desa dalam radius, pilihlah salah satu

96 90 Bab 4: Pengumpulan data and spesimen desa tersebut secara acak dan berikan bobot tiga. Pembobotan ini digunakan untuk mencegah terjadinya bias dalam penghitungan estimasi. Prosedur ini digunakan untuk memilih desa-desa sampel sebelum mulai pengumpulan data survai. Pelaksanaan ini merupakan cara yang cukup praktis misalnya jika jaraknya relatif pendek, dan desa-desa tersebut diperlukan pada kunjungan lebih lanjut, untuk mengatur pertemuan desa. Kadang-kadang prosedur ini lebih praktis untuk melaksanakan pengumpulan data lapang pada waktu yang sama seperti memilih desa. Ini penting jika perjalanan menuju desa tersebut sulit. Sayangnya, jika pelaksanaan survai desa-desa bersamaan waktu dengan pemilihan desa, adalah penting untuk mengunjungi setiap titik acak sebagai terdaftar, dan menentukan radius seleksi sebelum memulai pekerjaan lapang. Kedua faktor ini rupanya dapat meningkatkan jumlah perjalanan pelaksanaan survai.

97 4 Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Daftar Isi Bab 1 Introduksi Bagian I: Latar belakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan Bab 3: Sampling Bab 4: Bab 5: Bab 6: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Sumber dan mutu informasi Rekording data Penahan gerak hewan Koleksi spesimen dan penanganannya Pengiriman dan cara proses darah Wawancara Pedesaan Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Bagian II: Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju Insiden Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12: Lembar Kegiatan

98 88 Bab 4: Pengumpulan data and spesimen Sumber dan mutu informasi Ada banyak sumber informasi mengenai penyakit hewan dan berbagai cara pengumpulan informasi tersebut. Umumnya, cara pengumpulan data yang cepat dan mudah memberikan data yang kurang lengkap dan kurang dapat dipercaya. Bila data yang bermutu diinginkan, pengumpulannya biasanya membutuhkan waktu yang lebih lama, usaha dan biaya. Catatan yang ada Cara yang paling mudah mengumpulkan data adalah menggunakan data yang sudah dikumpulkan Bila menyangkut informasi penyakit hewan, ini disebut surveillance pasif, dibahas dalam Bab 1. Catatan yang mungkin sudah tersedia menyangkut laporan wabah, penyampaian ke laboratorium, dan populasi ternak. Masalah dengan penggunaan data yang sudah tersedia adalah bahwa alasan data dikumpulkan biasanya berbeda dengan tujuan kita. Misalnya data populasi ternak mungkin telah dikumpulkan dari pedesaan dengan tujuan sebagai laporan dalam penyusunan jumlah populasi dalam propinsi. Karenanya hanya tersedia sebagai jumlah populasi tingkat propinsi, tanpa ada jumlah total per masing-masing desa. Untuk dapat berguna dalam survai, jumlah dalam masing-masing dibutuhkan. Bilamana kita menggunakan catatan yang ada. Kita tidak mengawasi bagaimana data dikumpulkan atau bagaimana kelengkapan data yang ada. Surveillance aktif dapat mengatasi masalah ini. Data hasil Wawancara Informasi yang lebih baik dan lebih relevan dapat diperoleh melalui pengumpulan secara khusus untuk menjawab pertanyaan tertentu. Cara pengumpulan yang relatif mudah dan sederhana adalah menanyakan kepada yang tahu. Mutu informasi yang dikumpulkan melalui wawancara tergantung pada siapa yang ditanya dan bagaimana pertanyaan diajukan. Dalam survei penyakit ternak, ada banyak orang yang tahu mengenai keadaan penyakit. Pemilik ternak paling tahu mengenai ternaknya, akan tetapi mungkin tidak mempunyai pengetahuan atau pelatihan yang cukup mengenai penyakit hewan. Petugas kesehatan hewan di pedesaan yang telah memperoleh latihan dasar kesehatan hewan mungkin lebih mengetahui mengenai penyakit daripada pemilik, akan tetapi tidak tahu secara rinci mengenai tiap-tiap hewan. Dokter hewan lokal umumnya mempunyai pengetahuan teknis yang lebih baik tentang penyakit dan produksi ternak, dan gambaran luas mengenai masalah penyakit di wilayahnya. Petugas tingkat propinsi mungkin lebih terlatih, lebih berpengalaman dan mempunyai gambaran luas mengenai masalah penyakit di propinsinya. Akan tetapi, dengan meningkatnya jenjang dalam hirarki, walaupun pengetahuan teknis dan pelatihan meningkat, kontak langsung dengan ternak sendiri menurun. Example: Suatu survei direncanakan untuk mengetahui penyakit mana yang mempunyai dampak terbesar dalam sistem produksi ternak di pedesaan. Biaya dan waktu terbatas, jadi suatu kuesioner dikirimkan dari pusat ke Dinas Peternakan tingkat propinsi diseluruh negeri. Kuesioner ditujukan ke dokter hewan tingkat propinsi dan menanyakan informasi penyakit terpenting di pedesaan. Hanya ada 26 propinsi, jadi survai mudah disiapkan and semua respons terkumpul di tingkat pusat dalam waktu 2 minggu. Saat data dianalisis, hasilnya mendekati daftar prioritas

99 Toolbox Survey 89 wilayah sesuai dengan daftar yang dipublikasi pemerintah untuk pengendalian penyakit. Hasilnya tidak mengejutkan, dan mungkin tidak begitu berguna. Yang berwenang di propinsi mengetahui prioritas penyakit yang disusun pemerintah, sebagaimana diketahui pula oleh staf di kabupaten. Banyak dari laporan penyakit yang diterima atau panggilan permintaan bantuan akan disesuaikan dengan salah satu bidang prioritas, karena diketahui merupakan bidang prioritas pemerintah. Sayangnya, ini mungkin tidak sama dengan penyakit terpenting menurut kalangan pemilik ternak. Survai telah gagal menanyakan ke mereka yang benar-benar mempunyai informasi yang dibutuhkan. Survai yang sama sebenarnya dapat dilaksanakan dengan menanyakan staff tingkat kabupaten, staff kesehatan hewan di pedesaan, atau pemilik ternak sendiri. Masing-masing cara ini akan lebih sulit, karena menyangkut lebih banyak orang dan biaya, tetapi mutu informasi akan lebih baik. Dalam beberapa keadaan, kelompok tertentu merupakan sumber informasi terbaik, karena merekalah yang mengetahui informasi kunci. Misalnya, untuk evaluasi kebutuhan biaya kantor dinas peternakan, staf kantor inilah yang paling tahu mengenai pekerjaan dan dana yang dibutuhkan, seperti halnya dengan pemilik ternak yang paling tahu mengenai pengelolaan ternaknya. Pengumpulan informasi dari masyarakat mempunyai beberapa komplikasi tambahan yang timbul secara almiah menyangkut manusia. Jika ditanyakan satu pertanyaan, seseorang mungkin memberikan jawaban yang salah karena bermacam alasan. Mereka lupa akan apa yang terjadi beberapa waktu yang lalu. Mereka mungkin tidak tahu jawabannya, tetapi tidak mau mengakuinya. Mereka sengaja berbohong, karena takut dan tidak tahu bagaimana informasi tersebut akan digunakan. Mereka mungkin tidak mengerti pertanyaannya. Pewawancara mungkin tidak mengerti jawabannya. Untuk mengatasi masalah-masalah ini, pewawancara haruslah sadar mengenai masalah yang timbul, dan menggunakan teknik untuk menghindarinya. Salah satu teknik adalah memanfaatkan wawancara desa dimana beberapa pemilik ternak diwawancarai mengenai ternaknya pada saat yang sama. Wawancara pedesaan dibahas dalam Bab 5. Pemeriksaan hewan Walaupun pemilik ternak tahu mengenai hewannya dibandingkan orang lain. Mereka mungkin tidak ahli untuk mengenali suatu penyakit. Jika kita tertarik untuk mengumpulkan informasi yang dapat dipercaya mengenai penyakit ternak, kadangkadang lebih baik memeriksa hewannya langsung daripada dengan pemiliknya.keuntungan dari pemeriksaan hewan secara langsung selama survai adalah mutu data yang terkumpul lebih baik. Tidak ada gunanya lagi untuk tergantung pada petani untuk membuat diagnosis. Suatu survai penyakit dapat dilakukan oleh hanya beberapa team survai dalam waktu yang relatif singkat. Karenanya mungkin untuk mendapatkan staf survai yang terlatih dan ahli dalam diagnosis penyakit (mungkin lebih ahli dari staff di tingkat kabupaten atau propinsi)

100 Toolbox Survey 90 Pengumpulan Spesimen. Tidaklah mungkin untuk mendiagnosa semua penyakit dengan hanya melakukan pemeriksaan klinis seekor hewan. Banyak penyakit hanya dapat didiagnose melalui test laboratoris. Sering, survai tidak menyangkut penyakit klinis, akan tetapi ditujukan untuk mengukur prevalensi penyakit sub-klinis atau pembuktian pernah terkena penyakit atau vaksinasi. Dalam kasus-kasus ini, pengujian spesimen secara laboratoris (misalnya darah dan feses) yang dikumpulkan dari hewan diperlukan. Mutu informasi yang diperoleh melalui pengumpulan spesimen dan penggunaan uji laboratorium umumnya lebih baik daripada diperoleh melalui cara-cara lain. Sering, uji laboratoris atas spesimen hanya satu-satunya cara untuk memperoleh diagnosis penyakit secara tepat. Dilain pihak, survai yang menggunakan pengumpulan spesimen dan uji laboratoris sering mahal dan memakan waktu. Saat merencanakan survai, penting untuk mengevaluasi sarana yang tersedia, dan sebaik apa mutu informasi yang harus diperoleh. Keempat pendekatan untuk mengumpulkan data disarikan dibawah ini : Sumber data Pembiayaan Kecepatan Up to date? Akurasi Data yang tersedia Sangat murah Sangat cepat Sering out of date Tidak baik Data wawancara Agak mahal Cepat Biasanya up to date OK Pemeriksaan hewan Lebih mahal Lambat Sangat up to date Baik Pengumpulan spesimen Paling mahal Paling lambat Sangat up to date Terbaik Rekording data Pengumpulan informasi selama pelaksanaan survai lapangan sering sulit dilakukan dan melelahkan. Tidak ada yang lebih buruk daripada mendapatkan saat akhir survai lapangan bahwa informasi tidak dicatat dengan benar, atau bahwa lembaran informasi hilang dan seluruh kerja keras percuma. Sebelum mengumpulkan informasi, sangat penting untuk merencanakan bagaimana informasi akan dicatat, dan mempunyai sistem pencatatan yang tertata rapi untuk mengamankan data. Saat merencanakan survai, tentukan macam informasi yang akan dikumpulkan dan cara memperolehnya. Berdasarkan ini, rancang lembar jawaban dengan tempat untuk menulis seluruh informasi yang ada. Rancangan lembar pencatatan harus memberikan kemudahan untuk mencatat data di lapangan dan mudah menganalisis data nantinya. Suatu seri lembar pencatatan data untuk tipe survai yang digambarkan dalam buku ini ditunjukkan dalam Appendix D. Ini dapat direkam dan digunakan langsung, atau silahkan dirubah sesuai dengan kebutuhan. Sangat berguna untuk mengingat beberapa pedoman umum saat menggunakan lembar pencatatan.

101 Toolbox Survey 91 Village / Herd codes Race or crush Setiap lembar harus ditandai sumber informasi. Ini mungkin nama desa, kelompok ternak, atau rumah peternak. Juga dianjurkan menggunakan kode numerik untuk mengenal semua desa, atau kelompok ternak yang disurvai. Ini mengurangi masalah dalam salah ejaan nama, dan memudahkan pemasukan data dalam komputer untuk analisis.(lihat Bab 6 untuk tambahan mengenai penggunaan komputer untuk analisis) Informasi berguna lainnya yang perlu dicantumkan dalam masig-masing lembar adalah tanggal, dan tim survai (bilamana dilakukan lebih dari satu survai). Selalu catat informasi segera saat dikumpulkan, dan jangan mempercayai ingatan seseorang. Misalnya, saat wawancara di pedesaan, banyak informasi dapat diperoleh dalam waktu yang singkat. Orang yang melaksanakan wawancara mungkin terlalu sibuk bicara dengan pemilik ternak kan sulit menulis sendiri semua jawaban. Dalam kondisi ini, salah satu dari tim harus memimpin wawancara, dan lainnya harus diberikan tugas untuk mencatat seluruh informasi yang ada. Pastikan bahwa setiap anggota tim survai mengetahui tanggungjawabnya. Satu orang harus diberikan tanggungjawab untuk menulis informasi sedangkan lainnya bertanggungjawab untuk mengumpulkannya. Tulis informasi dengan jelas dan hati-hati. Gunakan papan catatan (clip-board) karena alas yang tersedia saat menulis akan memudahkan. Bila informasinya sulit dibaca saat analisis, kesalahan mudah terjadi. Jaga agar lembar tetap kering dan aman. Pada akhir setiap hari, semua lembar catatan yang lengkap harus disimpan dalam folder di tempat yang aman, atau segera dikirmkan untuk memasukan data (data entry). Jangan membuat rekaman yang rapi dari data. Setiap kali data direkam dengan tangan, ada resiko terjadinya kesalahan dan mencatat informasi yang salah. Bila anda ingin rekaman informasi (karena merupakan gagasan yang bagus, untuk menghindari hilangnya data asli), buatlah rekaman photocopy. Pastikan bahwa informasi dibuat terbaca jelas saat pertama dibuat. Saat mengumpulkan darah dan spesimen lainnya, beri label setiap tabung dengan hati-hati menggunakan penera yang permanen dan tidak hilang bila tabung basah. Gunakan nomor sebagai identitas tabung dan catat nomor yang sama dalam lembar data, sehingga jelas darimana asal sampel darah tersebut. Penahan gerak hewan Saat memeriksa hewan atau mengumpulkan spesimen, pertama kali hewan harus ditahan geraknya. Staf dokter hewan sering ahli dalam menahan gerak hewan, dan ada banyak cara dan trik yang berguna. Pemilik ternak sering kurang mengetahui bagaimana menahan gerak hewan, sebab mereka jarang harus dengan dekat memeriksa hewannya atau mengumpulkan spesimen. Peternakan intensif biasanya mempunyai fasilitas yang memadai untuk menghandel dan menahan gerak hewan, tetapi di pedesaan sering tidak dijumpai sarana sama sekali. Satu pendekatan bagi hewan besar adalah membangun suatu race atau crush dimana hewan dapat dibuat diam. Mungkin ini praktis bilaman kunjungan ke satu desa sering dilakukan. Dalam kondisi normal, suatu survai penyakit hewan memeriksa hewan dari berbagai desa yang berbeda, dan mungkin hanya akan diperiksa kali ini saja. Karena tim survai hanya mengunjungi satu hari saja, maka waktu dan upaya untuk membangun crush kurang layak. Bagian ini menjelaskan beberapa teknik yang cepat dan sederhana untuk menahan hewan agar diam yang telah digunakan dalam survai penyakit.

102 Toolbox Survey 92 Sapi dan kerbau Kekuatan penahan gerak hewan yang diperlukan tergantung pada apa yang akan diperbuat dengan hewan, ukuran tubuh dan temperamen hewan, dan pengalaman pelaksana. Anak sapi mungkin membutuhkan penahan yang sedikit dan dapat ditangani sebagaimana menangani kambing. Hewan yang sangat diam dapat pula diperiksa dengan penahan gerak yang kecil. Akan tetapi untuk melakukan prosedur yang menyakiti, seperti pengumpulan darah, sering diperlukan untuk menahan gerak hewan seluruhnya. Beberapa teknik disampaikan yang dapat digunakan secara mandiri atau dalam kombinasi. Ada banyak lagi cara untuk menahan gerak hewan, dan yang terbaik tergantung dari hewan yang ditangani, situasi yang ada dan pengalaman pelaksana. Nose halter Jerat permanen Di beberapa negara, sapi dan kerbau menggunakan jerat (tali pengikat) halter permanen untuk memudahkan pengendalian. Jerat dapat berupa tali biasa, yang dibuat khusus dengan sabuk, atau jerat hidung (nose halter). Jerat hidung menembus hidung and balik sekeliling leher. Dengan mengikatkan tali pada jerat, atau memegangnya langsung, memungkinkan untuk mengendalikan hewan. Akan tetapi penggunaan jerat jarang digunakan saat mengambil darah, sebab ternak dapat berputar and masih mungkin menghindar. Jerat permanen sering dibuat dari bahan yang relatif lemah, dan mudah putus bilamana hewan berontak karena kesakitan atau ketakutan. Jerat berpindah Jerat berpindah yang dibuat dari tali yang kuat sangat berguna untuk mengendalikan sapi dan kerbau, atau membawanya ke tempat penjagalan. Jerat mudah dibuat dari seutas tali, dan minimal mempunyai tali penghela sepanjang 3 m. Cara membuat jerat: Making a rope halter Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Gunakan tali yang kuat (diameter 10 mm) sepanjang 4-6 meter. Buatl;ah simpul disalah satu ujungnya Buatlah simpul lebih kecil sekitar 20 cm dari simpul pertama Lewatkan ujung tali ke simpul pertama (diujung tali) dan kemudian melalui simpul kedua.

103 Toolbox Survey 93 Memasang/mengenakan jerat : Putting on a halter Step 1: Step 2: Step 3: Atur dan pegang jerat sehingga simpul kecil kedua berada disebelah kiri dari kepala hewan. Tali utama harus melewati simpul kecil kedua dibawah dagu hewan, lewat simpul pertama dan kembali melewati kepala dibelakang telinga.. Bila jerat telah selesai, dekati hewan dengan tenang dan pasang jerat melewati bagian kepala dibelakang telinga. Lewatkan tali dibawah dagu dan ikat Jerat sangat mudah salah pasang, akan tetapi tidak akan berfungsi kecuali terpasang dengan benar. Pastikan bahwa tidak ada belitan dan nyaman bagi ternak. Jika terpasang dengan benar, anda dapat menarik jerat dengan keras, tanpa resiko melukai hewan. Jerat berpindah sangat baik untuk mengikat hewan, atau menghelanya ke suatu tempat. Akan tetapi, walaupun telah diikat, hewan masih dapat memutar badannya,

104 Toolbox Survey 94 dan menggoyang kepalanya. Biasanya ikatan yang lebih erat diperlukan sebelum dapat mengambil darah. Tiang Pengambilan darah Satu alat yang sangat berguna untuk menahan gerak sapi dan kerbau, bilamana tidak terdapat fasilitas adalah tiang pengambilan darah.(bleeding pole). Ini adalah tiang logam sepanjang 2 meter (dibuat dari pipa air baja) yang ditempatkan pada pohon atau penyangga lain yang kuat. Alat ini digunakan untuk menyekap leher hewan sebagai penahan kepala (head-bail). Tiang pengambilan darah dapat dibuat dengan mengelas 4 lingkar logam pada pipa logam sepanjang 2 meter, sebagaimana ditunjukkan dalam gambar dibawah ini. Untuk menggunakan tiang tersebut diperlukan rantai yang kuat (sekitar 1,5 meter) yang dilengkapi dengan kait diujungnya dan sekitar 4 meter tali (diameter 10 mm) yang kuat. Penggunaan tiang pengambilan darah: Step 1: Bagian bawah tiang diletakkan diatas tanah pada dasar pohon yang kuat.

105 Toolbox Survey 95 Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Rantai dilewatkan simpul bawah, mengelilingi pohon dan diikatkan dengan kaitnya. Ini membuat dasar tiang berpindah dari pohon tetapi masih dapat bergerak sendi keluar. Sebuah tali diikatkan pada tiang melewati yang terbawah dari tiga simpul atas (disisi menjauhi pohon). Tal;i kemudian dilewatkan mengelilingi pohon dan balik melewati salah satu dari dua simpul atas disisi tiang. Ujung tali kemudian dipegang menjauhi pohon dan tiang. Bila tali ditarik, tiang akan berada erat dengan pohon. Tali dikendorkan dan tiang disandarkan menjauhi pohon dengan sudut 45o atau lebih. Tali jerat atau tali pengendali digunakan untuk membawa hewan mendekati pohon. Kepala hewan dilewatkan antara pohon dan tiang. Untuk kerbau dan ternak lainnya, kepala mungkin perlu diputar agar cukup melewati ruang antara pohon dan tiang. Bilamana kepala hewan melewati, tali ditarik untuk mengikat tiang ke pohon dan menahan hewan. Untuk memastikan ikatan, tali dapat dilewatkan pohon sekali lagi dan dilewatkan melalui simpul ke diujung atas tiang. Kadang-kadang sulit untuk menarik kepala hewan antara pohon dan tiang, dan kadang-kadang hewan dapat lolos dari celah. Sering lebih mudah bila pemilik ternak yang membawa hewan setelah tiang disiapkan dan bahwa tiang dieratkan secara perlahan-lahan dan tenang kesisi pohon agar tidak menakuti hewan. Meminimalkan

106 Toolbox Survey 96 kebisingan dan aktivitas, dan menghindarkan adanya orang yang tidak dikenal hewan akan memberikan rasa aman dan ketenangan bagi hewan dan membuat pekerjaan lebih. Bila tiang terikat erat, hewan tidak akan dapat lepas. Menggunakan tiang pengambilan darah biasanya cukup untuk menahan hewan untuk pemeriksaan. Untuk mengambil darah dari leher, mungkin diperlukan untuk menahan kepala hewan agar tidak bergerak dan juga ada seorang yang menarik ekornya kesisi (sisi dimana pohon berada) untuk mencegah bagian belakang hewan berputar. Penggunaan tiang mempunyai keuntungan karena kuat, cukup ringan, (dapat diangkut orang dalam jarak yang cukup jauh), murah, dan mudah dipindahkan. Bila tidak ada tiang pengambilan darah yang khusus dibuat, maka sepotong kayu yang kuat dapat digunakan dengan cara yang sama. Pastikan bahwa tiang cukup kuat sebelum digunakan. Pengendali hidung Untuk membuat hewan diam, dan mencegah gerakan kepala. Pengendali hidung dapat digunakan. Pengendali hidung seperti tang yang besar dengan ujung yang bulat dan tidak tajam yang tidak menutup pada ujungnya. Alat ini ditempatkan didalam hidung hewan dan dapat digunakan untuk mengendalikan kepala ke posisi yang diperlukan. Pengendali hidung baik untuk menahan dan mengendalikan hewan, dan harus digunakan bila diperlukan. memberikan Sebagian kecil hewan yang tidak menyukainya dan menjadi lebih memberontak, jadi jangan digunakan bila tidak membantu pekerjaan anda.

107 Toolbox Survey 97 Pig snare Babi Anak babi dan babi kecil dengan mudahdapat dikendalikan dengan hanya memganginya. Babi yang lebih besar agak sulit ditahan dan mungkin memerlukan beberapa orang. Suatu alat yang berguna adalah jerat babi (pig snare). Alat ini berupa simpul kabel baja yang dilewatkan dalam pipa and terikat pada pegangan. Untuk menggunakan jerat babi, simpul dilonggarkan dan diselipkan dalam mulut babi. Babi sangat ingin tahu dan umumnya mencicipi dan menggigit simpul bila diletakan didekatnya. Simpul harus diletakkan dibelakang taring dan kemudian diikat erat dimoncongnya. Pegangan dipegang keatas atau diikat. Pastikan bahwa kabel cukup tebal agar tidak memotong mulut babi. Bila ditangkap secara ini, babi akan menarik keras kebelakang dan menjerit keras. Bila bekerja didekatnya (misalnya mengambil darah) anda harus menggunakan penutup telinga untuk mengamankan pendengaran. Walaupun hanya moncongnya yang ditangkap,, babi biasanya akan diam. Bila jerat abbi tidak ada, maka sepucuk tali biasa dengan simpul yang dapat digeser disalah satu ujungnya dapat digunakan dengan cara yang sama.

108 Toolbox Survey 98 Kuda Kuda biasanya lebih biasa dikendalikan orang dibandingkan hewan lainnya, jadi pemeriksaan lebih mudah. Jerat Jerat pengikat, sama seperti yang digunakan untuk sapi, biasanya cukup untuk mengendalikan kuda untuk diperiksa atau diambil darahnya. Bila diperlukan pengekang yang lebih baik, maka dapat digunakan peregang. Peregang (Twitch) Peregang adalah cara memegang dan memutar bagian kulit. Ini menyebabkan rasa tidak nyaman dan kuda biasanya akan diam. Cara mudah untuk menggunakan peregang adalah memegang sebagian kulit leher dan memutarnya, atau memegang salah satu telinga dan memutarnya. Cara yang lebih efektif adalah menggunakan peregang hidung. Peregang hidung adalah sepotong kayu dengan simpul kecil melewati lubang disalah satu ujungnya. Cara menggunakannya adalah lewatkan simpul melewati jari tangan kiri dan renggut otot bibir bawah dengan tangan kiri dan lewatkan simpul diantara jari-jari.ke otot. Dengan tangan kanan, putarlah tongkat untuk mengeratkan simpul tali. Kuda akan berdiri diam dengan peregang hidung. Hati-hati jangan menggunakannya terlalu lama, karena anda dapat melukai kulit otot yang lembut.

109 Toolbox Survey 99 Domba Domba relatif sangat mudah ditangani, akan tetapi mungkin lebih sulit ditangkap. Setelah tertangkap, angkat domba dan dudukan dipunggungnya, dengan punggungnya bersandar ke kaki anda. Domba akan duduk diam. Untuk mengambil darah, kepala dapat ditekan kebelakang dengan tangan sambil menguak leher. Kambing Kambing juga cukup kecil untuk ditangani dengan mudah. Mereka sering dapat diam dengan menaruh tangan didadanya Untuk melakukan prosedur yang menyakitinya, mereka dapat dipegang di sisinya. Untuk menempatkan kambing ditanah, mula-mula pegang kambing dengan sisinya pada kaki anda. Taruh satu tangan melewati punggungnya sampai ke ujung bawah belakang dan renggut kulit dibagian perut. Taruh tangan yang lain dibawah leher. Dorong dengan dan kaki angkat kambing lalu lepaskan pada sisinya diatas tanah. Saat anda melakukannya, anda dapat memegang kepalanya dan menekuknya ke bagian badan. Dengan tetap menekan kepalanya kebawah, kambing tidak akan dapat berdiri. Kepalanya dapat diletakkan rata dengan tanah, dan gunakan kaki untuk menekannya kebawah. Hati-hati pada kakinya kambing karena dengan cara ini kambing masih dapat menendang. Anak sapi dan sapi dewasa sedang dapat diletakkan ditanah dengan cara yang sama.

110 Toolbox Survey 100 Blood collection with a syringe Koleksi Spesimen dan penanganannya Sampel darah adalah tipe spesimen yang paling umum dikumpulkan dalam survai penyakit hewan. Darah dapat dianalisa dalam laboratorium untuk identifikasi berbagai antibodi yang ada karena terkena penyakit atau vaksinasi, termasuk karena antigen dari berbagai mikroorganisme and tanda-tanda penyakit lainnya. Dibandingkan jenis sampel lainnya (seperti sampel jaringan atau usapan/swab), sampel darah lebih mudah dikumpulkan dan diangkut. Akan tetapi, biasanya anda hanya berkesempatan satu kali untuk mendapatkan sampel darah selama survai. Bilamana sampel darah tidak cukup banyak, atau rusak sewaktu diangkut ke laboratorium, maka informasi dari sampel darah tersebut hilang, dan upaya seleksi hewan dan pengumpulan darah percuma. Karenanya sangatlah penting untuk memperoleh sampel darah yang cukup dan penangannya harus hati-hati selama dalam pengangkutan ke laboratorium. Spesimen lainnya selain darah dapat dikumpulkan. Feses diperiksa untuk deteksi adanya telur parasit usus, dan mudah dikumpulkan dan dikirim. Sampel khusus lainnya, seperti usapan hidung, parutan oesophagus atau biopsi jaringan memerlukan teknik, peralatan dan media pengangkutan khusus Bila anda ingin mengumpulkan spesimen ini, bekerja samalah dengan staf laboratorium dalam merencanakan cara yang terbaik. Ada dua macam peralatan utama untuk pengambilan sampel darah Jarum dan syringe normal dapat digunakan dalam segala situasi, dan dengan latihan, dapat dikerjakan dengan satu tangan. Bila menggunakan syringe pastikan untuk memindahkan sampel darah dalam tabung untuk pengangkutan segera setelah diambil. Tutuplah jarumnya dan cabut sebelum menyemprotkan darah dalam tabung darah..

111 Toolbox Survey 101 Evacuated tube Alternatif lain adalah menggunakan evacuated tubes (atau tabung vakum). Ini adalah tabung gelas atau plastik yang kosong. Isi udara telah diisap dari tabung jadi terjadi vakum didalamnya. Ini digunakan dengan pemegang yang khusus, berupa jepitan plastik dengan jarum berujung ganda. Cara menggunakan tabung vakum : Step 1: Pertama kali tempatkan jarum pada tempat pemegangnya. Jarum pendek akan tepat masuk dalam lengan dan jarum panjang diluarnya. Bukalah tutup jarum yang pendek dan tempatkan dalam pemegangnya dan sekrupkan untuk mengencangkannya. Step 2: Masukkan tabung yang telah divakum pada pegangannya. Bila tabung didorong kedalam, jarum pendek akan menembus penutup, dan udara akan masuk dan membuatnya tidak berguna. Biasanya ada tanda garis yang halus dekat penutup pegangan. Anda dapat mendorongnya sampai tanda tersebut tanpa memasukkan udara kedlaam tabung. Jarum akan berada sekitar pertengahan sumbat dan tabung tidak akan jatuh. Step 3: Bukalah penutup jarum dan masukkan jarum ke pembuluh vena hewan. Walaupun jarum masuk ke vena, darah tidak akan mengalir. Step 4: Dorong tabung kedalam pegangannya, sehingga jarum yang didalam menembus sumbat. Kondisi vakum akan mengisap darah kedalam tabung. Tahan tabung sampai hampir penuh. Bila darah tidak mengalir, gerakkan tabung untuk menemukan pembuluh vena. Jangan menarik keluar jarum, karena udara akan masuk kedalam tabung dan tidak berguna. Kalau anda akan mencabut jarum dan mulai lagi, mula-mula cabut tabung dari pegangannya, baru keluarkan jarum dari hewan. Jarum sering tersumbat darah bila telah dipakai satu kali, jadi apabila anda akan mencoba lagi, akan lebih baik menggunakan jarum yang baru. Step 5: Setelah tabung penuh, tarik tabung dan jarum keluar dan tekan kulit tempat asal jarum untuk mencegah pendarahan. Tabung vakum lebih mahal dari tabung suntik normal, tetapi sering lebih cepat dan lebih mudah digunakan, karena anda tidak perlu menarik pengisap untuk mengambil darah, dan anda tidak perlu memindahkan darah ke tabung lain untuk dikirimkan. Tempat pengambilan darah berbeda antar hewan, dan selalu ada yang yang paling mudah. Beberapa titik yang sering digunakan dijelaskan dalam penjelasan mengenai masing-masing jenis hewan. Walaupun demikian ada pedoman umum yang berlaku untuk semua jenis ternak.

112 Toolbox Survey 102 Guidelines for blood collection Jugular vein Selalu gunakan jarum baru untuk setiap hewan. Penggunaan ulang jarum dapat menyebarkan penyakit antar hewan, kontaminasi sampel darah dari campuran darah hewan yang berbeda, sangat mengecewakan karena jarum seringkali buntu dan akan sulit karena jarum menjadi tumpul. Tabung plastik dapat dicuci dan disterilkan, tetapi cepat menjadi kaku dan sulit dipakai, jadi penggunaan ulang lebih baik dihindari Ikatlah hewan dengan baik sebelum mengambil darah. Bila hewan bergerak akan sulit untuk mengambil darah, dan membahayakan anda. Pastikan bahwa kulit hewan bersih sebelum mengambil sampel darah. Sering jika kelihatannya bersih, tidak perlu melakukan apa-apa. Jika ada kotoran pada kulitm dapat dikerat dan dibersihkan dengan alkohol pada kapas atau kain. Biarkan alkohol mengering sebelum memasukan jarum. Beberapa hewan sangat peka terhadap infeksi. Pada kuda, selalu bersihkan dengan alkohol sebelum mengambil sampel darah. Darah cepat membeku setelah dikumpulkan. Kalau test serologik di laboratorium memerlukan serum, gunakan tabung darah biasa untuk membiarkannya menggumpal. Kalai plasma atau butir darah merah yang diinginkan (butri darah putih untuk test adanya antigen), maka antikoagulan harus digunakan agar darah tidak menggumpal. Tanyakan pada laboratorium antikoagulan mana yang disukai - yang biasa digunakan adalah heparin dan EDTA. Bila menggunakan antikoagulan, darah harus dengan hati-hati diaduk saat berada dalam tabung. Goyang pelahan-lahan tabung dari ujung ke ujung 3-4 kali untuk mengaduknya. Tabung jangan dikocok, karena akan menghancurkan sel darah merah dan rusaknya sampel. be gently mixed once it is in the tube. Jarum bekas harus dibuang dengan benar. Banyak penyakit yang dapat menular dari hewan ke manusia karena tertusuk jarum, jadi hati-hatilah. Jangan sekalikali membuang jarum ke tanah atau membuangnya kemana-mana. Botol plastik dengan leher yang sempit (seperti yang digunakan untuk menjual air minum atau softdrink) merupakan botol simpan yang baik. Bila penuh, botol harus dibakar dalam api yang panas untuk menghancurkan jarum. Sapi dan Kerbau Darah dapat diambil dari dua tempat pada sapi. - vena jugularis di leher atau vena caudal di bawah ekor. Untuk mengambil darah dari vena jugularis, hewan harus ditahan diam dan kepala diangkat keatas. Gunakan jerat hidung, dan lewatkan tali ke dahan pohon untuk mengangkat kepalanya. Untuk menghentikan hewan menggerakan kepalanya, sering sangat berguna dengan adanya asisten yang membantu memegang tanduk dan moncong dengan keras. Vena jugularis melewati lekuk dibagian bawah leher di setiap sisi. Detak jantung dapat dilihat di bagian dekat dada. Vena lebih mudah terlihat bila anda menekan tangan anda ke vena di dekat dada. Ini akan menutup aliran darah dan vena akan menggelembung. Vena uini sangat besar dan umumnya mudah dilihat dan menusuk jarum kedalamnya. Gunakan jarum ukuran gauge 1½ - 2 inci. Melalui cara ini dapat dikumpulkan darah cukup banyak. Pada sapi besar, dan kerbau, kulita dapat sangat telah dan sulit melihat vena. Mungkin anda perlu menggunakan jarum ukuran 2 inci..

113 Toolbox Survey 103 Kambing, domba dan kuda. Darah dapat diambil dari kambing, domba dan kuda dengan cara dari vena jugularis, sama seperti teknik pada sapi dan kerbau. Pada kuda caranya sangat mirip, hanya hewan tidak perlu ditahan diam. Gunakan jerat pengikat, atau bila hewan nervus, gunakan juga pemutar. Pastikan anda desinfeksi daerahnya sebelum mengambil darah. Kambing dapat diambil darahnya sambil berdiri, bila ada yang membantu memegang kepalanya keatas. Pada kuda dan kambing vena jugularis mudah ditemukan. Domba dapat diambil darahnya dengan memegang dadanya. Vena mungkin agak sulit ditemukan apalagi bila tertutup wool disekitar leher, tetapi teknik pengambilannya sama. Babi Pada babi ada tiga temmpat pengambilan darah. Untuk jumlah yang cukup banyak, vena cava cranial didasar leher digunakan untuk mengambil darah, daripada vena jugularis. Hewan diikat menggunakan jerat babi sebagamana disampaikan diatas, dan kepala diangkat keatas setinggi mungkin. Vena dapat ditemukan dibagian bawah leher, sekitar tempat dimana leher bertemu. Ikuti trachea (saluran udara) sampai terasa tulang dibagian depan dada (sternum). Disitu terdapat lekuk kecil dikedua sisi titik ini. Dengan jarum 20 gauge 2 inci (untuk yang dewasa) tekan jarum lurus kedalam lekukdan biarkan menggantung di tengah. Vena tidak akan terlihat karena letak vena agak ke dalam, dan anda harus mencarinya. Pada anak babi dan babi kecil, akan lebih mudah melakukan ini dengan menahan babi pada punggungnya. Asisten dapat memegang moncongnya dan menarik kaki depan sejajar dengan punggung. Untuk jumlah darah yang sedikit, ada dua tempat lainnya Vena di telingan dapat digunakan, karena mudah dijangkau dan dilihat. Akan tetapi vena ini cukup kecil, maka gunakan jarum halus (19023 gauge) dan tidak banyak darah yang dapat dikumpulkan. Anda hendaknya menggunakan alat suntik, bukan yang vakum, karena isapan yang kuat dapat melumpuhkan vena. Vena di ekor juga dapat digunakan, kalau bagian belakang hewan dapat ditahan diam. Pengambilan darah dilakukan sama seprti pada sapi, walaupun vena agak lebih sulit ditemukan. Ayam

114 Toolbox Survey 104 Ayam dan unggas lainnya kecil dan mudah ditahan diam, tetapi venanya juga kecil, sebagaimana juga jumlah sampel darah yang juga kecil. Untuk mengambil darah ayam, gunakan vena di sayap, yang terletak dibagian bawah sayap dan sejajar dengan tulang pertama. Untuk menemukan ini, hendaknya asisten memegang ayam terlentang, dan salah satu sayapnya terentang sehingga bagian bawah sayap terlihat. Cabut bulunya didaerah sekitar siku pertama. Vena yang biru akan terlihat jelas dibawah kulit. Tekan vena dibagian dasar sayap sehingga terisi dengan darah dan lebih mudah terlihat. Gunakan jarum halus (20-23 gauge) dan alat suntik (bukan tabung vakum) dan pelahan-lahan selipkan dalam kulit sejajar dengan vena. Isap darah secara perlahan. Atau jarumnya saja yang disuntikkan dan darah diteteskan kedalam tabung. Vena sangat mudah rusak dan menyebabkan pendarahan bawah kulit dan akan menulitkan pengambilan darah.. Setelah selesai. Tekan daerah ini beberapa menit untuk mencegah pendarahan. Pendarahan pada ayam agak lamban, dan sangat mudah kehilangan darah jika daerah suntikan tidak ditekan. Pencatatan data Setiap kali spesimen dikumpulkan, nomor tabung harus dicatat dalam lembar data. Ada beberapa informasi dasar yang juga harus dicatat untuk membantu analisis spesimen, yang mencakup : Desa tempat pengambilan sampel. Tanggal pengumpulan Tanda kenal pemilik Jenis hewan (jika lebih dari satu yang disurvai) Jenis kelamin hewan Umum hewan Suatu contoh lembar catatan data diberikan dalam Appendix D. Pengiriman dan cara proses darah

115 Toolbox Survey 105 Ketika darah dianalisa, biasanya serum atau plasma yang diperiksa, dan kadankadang darah total. Bila sel darah merah rusak, haemopglobin yang berwarna merah dilepaskan. Ini tidak akan memungkinkan digunakannya serum atau plasma, karena terwarnai haemoglobin. Sel darah mudah rusak bila darah dikerjakan secara kasar (dokocok, datau disemprotkan dari jarum), dibiarkan memanas, atau dibiarkan terlalu lama. Darah akan berada dalam kondisi bagus untuk testing, bila tiga aturan dibawah ini diikuti : 1) jangan diperlakukan kasar, 2) jangan dibiarkan menjadi panas, dan 3) jangan dibiarkan terlalu lama sebelum test. Jika darah dikumpulkan dari lapangan, darah harus langsung ditempatkan didalam kotak pendingin atau kulkas mobol. Bila kulkas mobil ada, ini adalah pilihan terbaik. Jika tidak ada, kotak pendingin dengan beberapa balok es terbungkus cukup untuk menyimpan darah selama satu hari. Jangan gunakan es biasa dalam kotak pendingin karena bila es mencair, tanbung menjadi basah, dan label akan luntur atau lepas. Pastikan bahwa tabung selalu berada pada posisi tegak. Bila ditempatkan dalam kulkas pada temperatur 4ºC, darah dapat disimpan selama 2-3 hari tanpa mengalami banyak kerusakan akan tetapi lebih baik di proses secepat mungkin. Darah terdiri dari sel-sel darah ( merah dan putih) dan cairan dalam mana butir darah dibawa, yaitu plasma. Butir darah merah mengandung haemoglobin yang berwarna merah pengangkut oksigen. Bila tidak tangani secara benar setelah diambil/dikumpulkan, sel-sel darah merah dapat pecah dan mengeluarkan haemoglobin. Warna merah plasma akan menggagalkan analisis laboratorium. Plasma mengandung berbagai substansi terfmasuk antibodi dan faktor-faktor pembeku darah (atau koagulan). Setelah darah diambil, darah dapat disimp[an dalam tabung ddengan atau tanpa koagulan (seperti lithium heparin, atau citrate). Bila tidak ada koagulan, darah akan menggumpal/membeku. Cairan yang memisah keluar disebut serum, yang berupa plasma tanpa faktor-faktor pembeku darah. Untuk menjamin kondisi darah baik untuk analisa adalah dengan memisahkan sel-sel darah merah. Bila ini sudah dikerjakan serum atau plasma dapat dibekukan dan disimpan untuk waktu yang lama. Gunakan sentrifus untuk memisahkan butir darah dari serum atau plasma. Tempatkan tabung darah secara teratur dan seimbang dalam sentrifus, dan putar selama 10 menit dengan kecepatan rpm (atau sedikit lebih lama untuk spesimen dengan koagulan). Setelah selesai, semua butir darah akan berada didasar tabung, dan serum/plasma yang being di bagian atas. Gunakan pipet untuk memindahkan serum atau plasma dari tabung darah ke tabung serum. Beri label dan simpan beku -20ºC atau lebih dingin sampai siap analisis.

116 Toolbox Survey 106

117

118

119 5 Wawancara Pedesaan Daftar Isi Bab 1: Introduksi Bagian I: Latar Belakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan Bab 3: Sampling Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Bab 5: Bab 6: Wawancara Pedesaan Petunjuk Umum Siapa yang harus hadir Mengorganisir pertemuan Siapa yang harus memimpin wawancara Memperoleh informasi yang baik Memastikan kerjasama Struktur wawancara Pendahuluan dan pengenalan Kerangka sampling desa Ranking prioritas penyakit Pengumpulan informasi wabah penyakit Manajemen dan Analisis Data dengan komputer Bagian II: Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju Insiden Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12: Lembar Kegiatan

120 110 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 110 Seperti didiskusikan di Bab 4, salah satu cara tercepat, dan paling mudah untuk mengumpulkan informasi adalah berbicara dengan petani. Bertanya kepada petani tentang penyakit ternak sangat mudah dan tidak mahal dibandingkan dengan sampling darah ternak atau memeriksa ternaknya sendiri. Masalahnya kualitas informasi yang diperoleh melalui wawancaxra dengan peternak sering kurang bagus dibandingkan pemeriksaan ternak secara langsung. Wawancara pedesaaan atau dengan kelompok petani pemilik ternak merupakan sarana yang sangat berharga untuk mengumpulkan informasi dari pemilik ternak, dan menjamin bahwa kualitas informasi sebaik mungkin. Wawancara terhadap kelompok lebih cepat dan efisien, karena semua orang yang perlu ditanyai dikumpulkan di suatu tempat. Kualitas informasi lebih baik karena kita dapat melakukan referensi-silang atas informasi yang diberikan, membandingkan pemikiran dan ide dari orang yang berbeda. Sangat mudah mendapatkan informasi yang berharga mengenai kejadian yang lalu, karena pemilik ternak dapat membantu satu dan lainnya untuk mengingat sesuatu yang mungkin mudah terlupakan. Ingatan suatu kelompok dari pedesaan lebih baik dibandingkan dengan ingatan secara individu. Salah satu keuntungan wawancara pedesaan adalah banyaknya informasi yang berbeda dapat dikumpulkan untuk waktu yang singkat. Informasi yang dikumpulkan pada waktu wawancara tergantung pada tujuan survai, tetapi tipe-tipe kunci informasi akan dibahas pada bab ini. Ini hanya beberapa alasan untuk menggunakan wawancara kelompok. Keuntungan lain akan dibahas selanjutnya. Akan tetapi, untuk mencapai keuntungan ini, wawancara harus dilakukan dengan ketrampilan, yang membutuhkan latihanlatihan dan kecakapan tertentu. Tipe wawancara tergantung pada tipe informasi yang dibutuhkan. Wawancara yang tidak berstruktur, yang mungkin dalam bentuk diskusi yang terarah mengenai masalah penyakit sangat berguna untuk mengetahui apa masalah yang dihadapi pemilik ternak. Wawancara semi struktural mempunyai daftar topik atau masalah yang dibutuhkan untuk didiskusikan, tetapi masih ada ruang bagi pemilik ternak untuk berbicara masalah lainnya yang tidak terdapat pada daftar. Wawancara yang berstruktur mempunyai daftar yang jelas mengenai pertanyaan, dimana pemilik ternak diminta untuk menjawabnya. Wawancara berstruktur dengan cepat mengumpulkan bermacam-macam fakta dan gambaran. Pada prakteknya wawancara pedesaan merupakan campuran dari berbagai macam tipe - pertanyaan khusus untuk menentukan informasi kunci (sebagai contoh tanggal terakhir wabah PMK), dan lebih umum diskusi yang tidak berstruktur untuk mengetahui masalah yang dihadapi desa. Petunjuk umum Siapa yang harus hadir? Salah satu tujuan wawancara pedesaan adalah untuk mengumpulkan informasi yang lengkap tentang ternak di desa. Yang ideal adalah semua pemilik berbagai jenis ternak di desa harus datang pada saat wawancara. Sebagai contoh, apabila survai dirancang untuk mengumpulkan informasi tentang sapi, semua peternak yang memelihara sapi harus terwakili dalam pertemuan. Hal ini sering tidak mungkin, tetapi harus diusahakan agar sebanyak mungkin pemilik ternak datang dalam pertemuan.

121 111 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 111 Pada umumnya untuk menentukan seseorang pada suatu rumah tangga yang seharusnya datang pada pertemuan berada diluar kontrol tim survai. Pada suatu masyarakat, pertemuan dapat dipandang penting, dan kepala rumah tangga, yang pada umumnya pria, akan hadir dalam pertemuan. Lainnya, mungkin memandangnya sebagai membuang waktu, dan anggota keluarga dengan tingkatan lebih rendah diminta untuk menghadirinya. Atau kemungkinan, orang sedang sibuk bekerja pada waktu diadakan pertemuan, karenanya seseorang harus datang mewakili. Orang yang paling tepat diwawancarai adalah yang mengetahui ternak dengan baik. Kepala rumah tangga adalah pemilik ternak, tetapi kemungkinan wanita dan anak-anak yang bertanggung jawab memelihara setiap hari, adalah mereka yang mempunyai pengetahuan terhadap penyakit yang diderita oleh ternaknya. Besarnya kelompok mempunyai pengaruh terhadap baik-buruknya wawancara yang dilakukan. Kelompok kecil mudah untuk dikelola, tetapi ingatan kelompok dan jumlah diskusinyapun juga kecil. Kelompok yang besar akan sulit untuk dikelola, dan komentar setiap individu akan hilang pada pembicaraan umum. Ukuran yang ideal adalah orang. Apabila lebih banyak yang datang pada wawancara, agar pertemuan berjalan dengan lancar sebaiknya dipecah menjadi dua atau lebih kelompok kecil, dan dilakukan wawancara terpisah. Hal ini mempunyai nilai tambah, karena informasi yang didapat dari satu kelompok dapat dipergunakan untuk meneliti informasi kelompok lainnya. Mengorganisir pertemuan Pemilik ternak harus tahu tentang wawancara beberapa waktu sebelumnya sehingga mereka dapat merencanakan untuk hadir. Cara untuk mengorganisirnya tergantung organisasi survai keseluruhan, dan mudah tidaknya komunikasi dengan desa. Apabila komunikasi dengan desa mudah dilakukan (dengan telepon, atau melalui kurir), maka kepala desa dapat dihubungi satu atau dua minggu sebelumnya mengenai acara yang direncanakan. Kepala desa diminta mengundang dan mengadakan pertemuan kepada semua pemilik ternak. Ini adalah hubungan pertama yang sangat penting, dan beberapa keterangan singkat harus diberikan tentang tujuan survai dan pertemuan tersebut. Meskipun desa telah diberitahu satu atau dua minggu sebelum pertemuan, akan sangat baik apabila kepala desa diingatkan sehari sebelumnya. Hal ini menghindarkan terlupanya pertemuan. Apabila akses ke desa sangat sulit dan menghubungi lebih dari sekali tidak mungkin, kontak pertama kali kemungkinan saat diadakan wawancara. Pada kasus ini, tim survai harus siap memberitahukan kepada pemilik ternak sendiri dan menunggu sampai mereka dapat datang ke pertemuan. Waktu yang terbaik untuk wawancara tergantung pada aktivitas normal di desa, dan aktivitas lainnya yang direncanakan sebagai bagian dari survai. Pada umumnya waktu yang terbaik adalah waktu yang paling sesuai untuk pemilik ternak untuk menghadiri pertemuan. Suatu hal yang penting dan akan dikemukakan kemudian adalah bantuan dari pemilik ternak untuk memberikan informasi kepada tim survai. Setiap usaha harus dibuat untuk membuat keikutsertaan mereka yang terbaik dan menyenangkan. Oleh karena itu pertemuan harus direncanakan pada waktu yang sesuai bagi pemilik ternak, bukan yang sesuai untuk tim survai.

122 112 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 112 Teladan: Survai yang dilakukan yang mengikutkan pewawancara desa, dan sampling darah babi di desa. Tim survai dapat datang ke desa pada waktu pagi sekali, dan melakukan wawancara sebelum pemilik ternak memulai pekerjaan. Kemudian ternak dapat diperiksa setelahnya pada waktu siang hari, dan tim survai kembali ke rumah pada waktu malam hari. Pendekatan lain adalah datang ke desa pada pada waktu tengah hari, wawancara pada malam hari setelah pemilik ternak selesai bekerja, dan mengumpulkan spesimen pada pagi hari berikutnya, dan kembali ke rumah atau pindah ke desa lainnya pada waktu tengah hari. Apabila pemilik ternak senang melakukan pertemuan pada malam hari, tawaran cara kedua mungkin yang terbaik.. Wawancara dapat dilakukan pada tempat pertemuan yang dimiliki oleh masyarakat, di sekolah, tempat pemujaan, di rumah salah seorang pemilik ternak atau ditempat terbuka. Dimanapun pertemuan diadakan, sebaiknya di tempat yang tenang dan sedikit gangguan sehingga respon dari para pemilik ternak dapat didengar dengan jelas. Siapa yang harus memimpin wawancara? Adalah suatu seni dalam memimpin wawancara, dan beberapa orang lebih sesuai dibandingkan dengan lainnya. Orang yang memimpin wawancara haruslah sbb: mempunyai pengertian yang jelas tentang tujuan survai, urutan wawancara, dan cara bagaimana informasi tersebut akan dikumpulkan, mempunyai pengetahuan teknis yang baik tentang semua penyakit yang didiskusikan dan dapat menjawab pertanyaan tentang penyakit-penyakit tersebut,. lancar dengan bahasa dan dialek yang digunakan oleh penduduk desa. Pada situasi tertentu sangat menolong apabila pemimpin wawancara mempunyai aksen yang sama, Santai dalam menyampaikan kepada kelompok dan dapat berbicara dengan jelas dan suara yang keras, mengerti dan menghargai sosial budaya dan kebiasaan di desa tersebut dan membuat orang merasa releks, menghargai dan menilai pengetahuan dan keterampilan pemilik ternak dan membuatnya bahwa pengetahuan dan bantuan mereka sangat berharga, Tidak mengintimidasi pemilik ternak. Mereka harus merasa bebas untuk mengemukakan pendapatnya. dapat mengeluarkan respon dari anggota yang diam dan pemalu dalam kelompok, dan mendorong untuk berpartisipasi semua pemilik ternak. Jadilah wanita, apabila yang diwawancarai adalah kelompok wanita. Sering sukar untuk mendapatkan seseorang dengan kualitas tersebut. Apabila memilih dan melatih staff yang akan survai, seseorang yang percaya diri, cakap, mudah bergaul dan sensitif harus diidentifikasi, dilatih dan didorong dengan baik. Pemimpin wawancara yang terampil mempunyai dampak yang kuat pada kualitas informasi yang dikumpulkan, serta kemauan pemilik ternak untuk berpartisipasi.

123 113 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 113 Memperoleh informasi yang baik Mendengarkan Salah satu peranan yang penting dari petugas veteriner pemerintah adalah penyuluhan memberikan nasehat dan pelatihan isu kesehatan hewan terhadap pemilik ternak. Selama wawancara, seorang staf veteriner mungkin memperoleh kesulitan untuk menghindar dari peranannya sebagai pemberi informasi, dan cenderung menginterupsi pemilik ternak untuk mengkoreksi salah tafsir, memberikan nasehat, atau, yang paling jelek adalah memberikan kuliah. Posisi dari tim survai selama wawancara adalah sebagai murid, tidak sebagai guru, dan mempunyai kewajiban untuk bertanya dan mencatat jawabannya. Bagi kebanyakan petugas veteriner pemerintah untuk mengingat bahwa tugasnya adalah mendengarkan dan bukan berbicara, adalah salah satu hal terberat dalam wawancara. Disamping itu, wawancara pedesaan menawarkan suatu kesempatan penyuluhan yang sangat baik. Hal ini akan didiskusikan pada halaman 111 pada bagian Memastikan Kerjasama. Mendorong participasi Salah satu keuntungan yang sangat penting dalam wawancara pedesaan untuk mengumpulkan informasi adalah kemampuan untuk bertanya dan mengumpulkan informasi dari banyak orang sekaligus. Apabila banyak pemilik ternak dalam wawancara tidak berpartisipasi dalam wawancara tersebut (tidak menawarkan pendapatnya atau mengambil bagian dalam diskusi) maka potensi keuntungan wawancara pedesaan tidak terwujudkan. Wawancara yang sukses adalah apabila semua peserta mempunyai kesempatan untuk menyampaikan gambaran dan laporan pengalamannya secara penuh, dan ini terserah pada tim survai, khususnya pemimpin wawancara untuk mencoba memastikan hal ini terjadi. Ada beberapa alasan mengapa banyak orang mungkin menolak untuk berpartisipasi selama wawancara, tetapi yang utama adalah berhubungan dengan status sosial dan kebiasaan setempat. Pada kebanyakan pertemuan, akan terdapat perbedaan tingkat sosial peserta wawancara. Diantara pemilik ternak, kepala desa biasanya merupakan orang yang mempunyai tingkat yang tertinggi, bersama dengan anggota masyarakat desa dengan posisi sebagai pegawai pemerintah (contohnya, petugas veteriner). Pemilik ternak juga mempunyai urutan status, mungkin berhubungan dengan usia, jumlah ternak yang dipelihara, atau kriteria lainnya. Disamping itu lapisan status sosial yang mapan di desa, lapisan status sosial lain diperkenalkan selama pertemuan dalam mendiskusikan isu kesehatan ternak. Anggota masyarakat dengan pengalaman atau pengetahuan lebih mengenai kesehatan ternak akan mempunyai kedudukan yang kuat untuk berpartisipasi dibanding dengan orang yang pengetahuannya kurang. Dari gambaran ini, tim survai biasanya diidentifikasi sebagai ahli kesehatan hewan, dan karenanya mempunyai status yang sangat tinggi. Meskipun hal ini merupakan suatu keuntungan, hal ini mungkin juga akan mengintimidasi anggota masyarakat desa yang pengetahuannya tentang kesehatan hewan tidak jelas dan mungkin menyebabkan mereka ketakutan dan mengabaikan. Masalah perbedaan status sosial antara peserta dengan status sosial yang lebih tinggi adalah kebiasaan mengemukakan pandangan dan bicara lebih banyak, sedangkan peserta dengan status sosial yang lebih rendah akan bicara lebih sedikit,

124 114 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 114 dan dengan sendirinya kurang berlawanan atau membetulkan pernyataan pemimpin desa. Meskipun demikian hal ini tidak berlaku untuk setiap masyarakat atau sosial budaya, tetapi tujuan untuk memastikan agar semua pemilik ternak berpartisipasi tetap harus ada. Pengertian yang baik dari sosial budaya lokal dan sensitivitas terhadap status sosial merupakan suatu keuntungan, tetapi tehnik lainnya juga membantu. Pada permulaan wawancara, secara alami pada waktu permulaan agak malumalu atau enggan untuk berbicara. Suatu aktifitas awal dalam wawancara untuk memecah kebekuan dan membuat setiap pemilik ternak berbicara akan membantu memecahkan hambatan ini. Bentuk aktivitas ini tergantung pada tujuan dari wawancara dan apakah sesuai dengan kebiasaan lokal. Hal ini mungkin bagian formal dari wawancara (misalnya pengumpulan informasi pada sejumlah pemilik ternak dari setiap peserta, didiskusikan pada halaman 115) atau dapat dalam bentuk permainan atau aktivitas khusus yang dirancang untuk menghibur peserta, dan membuatnya berbicara dan berfikir tentang ternaknya. Teladan: Kompetisi merupakan jalan yang baik untuk membuat peserta ikut pada awal wawancara. Apabila anda berkeinginan untuk membentuk kerangka sampling ternak desa, anda dapat menggunakan aktivitas ini agar orang berfikir tentang berapa banyak ternak yang dimilikinya serta milik tetangganya. Bagilah pemilik ternak menjadi beberapa tim (4 atau 5 apabila cukup orangnya). Mintalah untuk setiap tim menghitung jumlah ternak (dari setiap spesies yang ada) di desa. Beritahukan kepada mereka bahwa tim yang mendapatkan angka yang sebenarnya akan mendapat hadiah. Beri mereka waktu 5 menit untuk berfikir apa hasilnya. Tulis nama tim dan tebakannya di papan tulis atau pada selembar kertas yang besar. Anda selanjutnya terus membuat kerangka sampling (halaman 115) untuk mencari jalan keluar mengenai jumlah ternak yang sebetulnya. Hadiah dapat berupa beberapa buah paket obat cacing atau barang lainnya yang dapat membantu pemeliharaan ternak. Jenis latihan ini orang mulai berfikir tentang jumlah ternak yang dipelihara oleh pemilik ternak, termasuk yang tidak hadir dalam pertemuan. Hal ini juga membuat aktivitas berikutnya (bertanya kepada setiap pemilik ternak berapa jumlah ternak yang dimiliki) lebih mudah dimengerti hal ini dilakukan untuk menentukan siapa yang menang dalam kompetisi. Hal ini juga menggaris bawahi fakta bahwa hanya jumlah ternak yang dibutuhkan, dan informasi tentang jumlah ternak yang dipelihara oleh setiap pemilik ternak tidak dipergunakan untuk keperluan lain kecuali hanya untuk menghitung total jumlah ternak. Cara lain untuk mempermudah bagi semua pemilik ternak untuk berpartisipasi adalah mencoba meminimalkan perbedaan persepsi dalam status antara tim survai dan pemilik ternak. Hal ini dapat dilakukan secara fisik dengan mengurangi jarak antara keduanya.. Dalam pertemuan dimana peserta duduk di lantai atau di tanah, tim survai juga harus duduk di lantai atau di tanah. Pada setiap kasus, dimana ukuran kelompok memungkinkan, duduk melingkar akan lebih baik dibandingkan dengan pengaturan duduk tradisional pembicara - pendengar. Kesenjangan dapat dikurangi secara verbal, dengan jalan membiarkan pemilik ternak tahu bahwa anda mengerti masalah dan kesulitannya. Mengarahkan pertanyaan khusus kepada anggota kelompok secara khusus dapat juga membantu partisipasi. Sering beberapa peserta cenderung berbicara

125 115 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 115 banyak. Apabila pertanyaan umum diajukan, dan salah seorang yang vokal menjawabnya, hal ini dapat ditanyakan kembali dan ditujukan pada orang tertentu. Teladan: Salah satu tujuan dari wawancara adalah menentukan penyakit babi yang paling penting di desa. Hal ini dapat dilakukan dalam dua bagian. Pertama, semua penyakit babi yang terdapat di desa dibuat daftarnya. Kemudian kelompok mengidentifikasinya mana yang paling penting. Selama wawancara, pertanyaan diberikan kepada seluruh kelompok, dan kepala desa menjawab bahwa kematian diantara babi muda adalah masalah yang paling penting. Pemimpin wawancara kemudian bertanya kepada peserta yang kurang vokal dan bertanya Apakah bapak mempunyai masalah dengan kematian babi muda?, Apakah bapak mempunyai masalah yang lain dengan babi bapak?, dan Yang mana diantara masalah tersebut yang paling penting?. Hal ini dapat diulang untuk beberapa orang pemilik ternak, untuk mengkonfirmasikan respon permulaan, atau untuk mendapatkan gambaran yang baik penyakit apakah yang terjadi dan bagaimana pemilik ternak meranking kepentingannya. Suatu kelompok dalam kebanyakan masyarakat yang sering mempunyai status sosial yang lebih rendah adalah wanita. Hal ini mungkin terlihat lebih jelas apabila membicarakan hal memelihara ternak (khususnya ternak besar) yang kemungkinan dipandang sebagai aktivitas pria. Disamping persepsi tentang statusnya yang rendah, adalah sangat penting untuk mendorong wanita untuk menghadiri wawancara. dan menstimulasinya untuk berpartisipasi. Ada beberapa alasan untuk. ini. Meskipun wanita mungkin sering tidak dianggap sebagai pemilik ternak, mereka kebanyakan bertanggung jawab pada pemeliharaan ternak, dan mungkin orang yang paling menghabiskan sebagian besar waktunya dengan ternak. Untuk ternak dengan status yang lebih rendah (misalnya unggas), mereka kemungkinan mempunyai tanggung jawab tersendiri. Wanita mempunyai pengetahuan yang cukup banyak tentang masalah yang mempengaruhi ternak. Alasan lain mengapa wanita didorong untuk berpartisipasi, karena mereka mewakili jaringan sosial yang khas dalam suatu desa, dan sangat menarik, mempunyai akses juga terhadap informasi yang berbeda dari pria. Sebagai contoh, waktu membuat kerangka sampling desa (halaman 115) wanita sering dapat memberikan informasi jumlah ternak yang lebih baik dan detail atas jumlah ternak pemilik ternak yang tidak hadir dalam pertemuan. Pada kebanyakan masyarakat, wanita akan duduk pada kelompok yang terpisah dari pria selama pertemuan. Apabila hanya beberapa orang wanita yang hadir, mungkin sulit bagi mereka untuk memberi kontribusi. Akan tetapi apabila cukup jumlah wanita yang hadir, pertanyaan mungkin akan menstimulasi banyak diskusi diantara kelompok wanita. Pembicara yang meyakinkan mungkin muncul dari kelompok wanita yang akan memberikan laporan pada diskusi ini, tetapi bila tidak, pertanyaan yang terarah kepada wanita tertentu harus dapat memperoleh perspektifnya pada masalah yang didiskusikan.

126 116 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 116 Bahasa Bahasa yang digunakan selama wawancara memegang peranan penting untuk partisipasi pemilik ternak dan kualitas informasi yang dikumpulkan. Jelaslah bahwa pemimpin wawancara, dan orang yang mencatat secara detail harus lancar berbahasa daerah dan dialek setempat. Berbicara dengan bahasa yang sama dan menggunakan ekspresi yang sama akan menolong mengurangi senjang antara tim survai dan pemilik ternak dan mendorong partisipasi yang baik. Bahasa yang digunakan harus jelas dan sederhana, dan menghindari menggunakan terminologi teknis (sesuatu yang sulit bagi staf veteriner yang terlatih). Meskipun demikian, terdapat garis yang halus antara menggunakan bahasa yang sederhana dan nampak mengesankan. Nama Penyakit Pilihan kata-kata merupakan hal yang penting apabila mendiskusikan penyakit tertentu. Staf veteriner mungkin tertarik pada kelompok penyakit tertentu, yang biasanya disebut dengan nama teknisnya (sering dalam bahasa Inggris). Tim survai sering berfikir tentang penyakit sebagai fakta khusus, masing-masing penyakit dengan penyebab yang berbeda. Dipihak lain, pemilik ternak mungkin tidak mengerti tentang penyebab spesifik penyakit tertentu, dan lebih bernuansa gejala penyakit. Apabila ternak bertingkah laku tertentu, dan menunjukkan tanda-tanda tertentu, akan dianggap mengidap penyakit tertentu. Gejala penyakit tersebut kemungkinan mempunyai nama lokal yang unik, atau nama teknis dari penyakit tertentu mungkin digunakan. Teladan: Di desa tertentu, pemilik ternak mengidentifikasi penyakit tertentu sebagai sangat penting. Mereka menerangkan penyakit tersebut mempengaruhi sapi dan kerbau, menyebabkan demam yang tinggi, kehilangan nafsu makan, sedikit kembung, dan kebanyakan mati setelah 2 atau 3 hari. Mereka mempunyai nama lokal untuk penyakit ini, tetapi setelah ditanyakan kepada tim survai, mereka menyebutnya sebagai haemorrhagic septicaemia. Petugas veteriner lokal telah meninjau ke desa dan menerangkan tentang vaksinasi haemorrhagic septicaemia, dan mengatakan bahwa itu adalah nama teknis dari penyakit

127 117 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 117 tersebut. Belum pernah ada konfirmasi pengujian post-mortem atau laboratorium penyebab kematian, dan faktanya, ada beberapa penyakit yang berbeda terjadi di desa tersebut, dan semuanya nampak hampir sama, dan dikelompokkan menjadi satu bergejala sama. Haemorrhagic septicaemia hanyalah satu-satunya penyakit. Kecenderungan pemilik ternak untuk berbicara tentang tanda-tanda penyakit berdasarkan pola gejala klinis, daripada penyakit spesifik harus diingat selama wawancara. Kesalahan dapat dihindari dengan memberikan perhatian terhadap beberapa butir. Jangan menggunakan nama teknis untuk suatu penyakit apabila menanyakan tentang penyakit tersebut. Apabila anda mengetahui tentang nama lokal, dan mengerti penyakit apa atau penyakit tersebut memang betul-betul terjadi, gunakan nama tersebut. Apabila tertarik pada penyakit tertentu, terangkan gejala penyakit tersebut, atau tunjukkan gambar ternak yang menunjukkan gejala tertentu, dan minta kepada pemilik ternak disebut apa penyakit tersebut. Eksplorasi apakah nama ini hanya digunakan untuk satu macam penyakit, atau mungkin kelompok dari beberapa penyakit. Apabila pemilik ternak menggunakan nama teknis penyakit, tanyakan untuk memperjelas apakah nama teknis yang dimaksud sama pengertiannya dengan penyakit yang anda maksud. Pada kebanyakan situasi, gejala klinis dan tingkah laku dari penyakit dalam suatu populasi cukup dapat dibedakan dengan pasti bahwa nama yang diberikan oleh pemilik ternak adalah nama dari satu macam penyakit. Pada yang lainnya, hal ini tidak demikian sederhana. Waktu mengumpulkan dan menganalisis informasi penyakit dari pemilik ternak anda diharapkan tetap sadar akan tipe informasi yang dikumpulkan dan kualitasnya. Pada waktu gejala penyakit dijelaskan, ada kemungkinan beberapa jenis penyakit lain ikut, akan tidak mungkin dibedakan ragam penyebabnya didalam analisa. Apabila survai dilakukan untuk mengkaji laju insiden haemorrhagic septicaemia yang didasarkan pada data wawancara, tetapi nama lokal untuk penyakit yang termasuk beberapa penyakit lain yang menyebabkan kematian mendadak, tidak akan mungkin dilaporkan bahwa laju insiden wabah HS misalnya, 12 per 100 desa per tahun, tetapi akan lebih tepat bila laju insiden wabah penyakit yang menyebabkan demam dan kematian yang cepat adalah 12 per 100 desa per tahun. Pertanyaan terus meneruso Salah satu aturan dalam mengumpulkan informasi lewat wawancara adalah anda tidak boleh puas dengan jawaban pertama. Apabila pertanyaan diajukan, adalah berbahaya apabila jawabannya salah, seperti alasan yang ada pada daftar yang terdahulu atau dengan alasan pengalaman orang yang menjawabnya tidak mewakili pengalaman seluruh desa. Karenya ide yang baik, apabila diuji ulang setiap jawaban yang didapat. Hal ini dilakukan dengan menanyakan pertanyaan yang sama dengan cara yang berbeda, pada beberapa orang. Setiap waktu, pertanyaan difokuskan pada beberapa aspek masalah yang berbeda, dan setiap jawaban dibandingkan. Apabila terdapat yang tidak konsisten, maka mulailah diskusi untuk memecahkan masalah dan mendapatkan suatu kesepakatan. Teladan: Satu daftar dengan semua pemilik ternak dibuat sebagai kerangka sampling. Semua yang datang telah melaporkan jumlah ternak yang dimiliki. Apakah ada pemilik ternak yang tidak datang dalam pertemuan?. Kelompok menjawab dengan tiga nama lagi. Sudah semuanya? Apakah ada lagi? Salah

128 118 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 118 seorang menjawab bahwa tidak ada lagi. Apakah ada yang tetangganya memiliki ternak tidak hadir disini? Salah seorang ingat bahwa tetangganya tidak datang, dan secara detail kemudian dicatat. Apakah ada orang yang tinggal di luar desa dan memelihara ternak?, Bagaimana dengan jalan yang mengarah ke utara?, Jalan yang kearah barat? Tipe pertanyaan yang terus menerus, dan yang membantu mengingatkan pemilik ternak tentang informasi, dapat dilanjutkan sampai tim survai yakin bahwa mereka mengumpulkan informasi yang terbaik. Memastikan kerjasama Kerjasama dan kemauan baik dari pemilik ternak sangat penting bagi keberhasilan survai. Untuk kebanyakan survai penyakit, orang yang mempunyai informasi yang dibutuhkan adalah pemilik ternak, dan satu-satunya cara untuk mengumpulkan spesimen dari ternak yang dimiliki. Apabila pemilik ternak enggan untuk bekerjasama, maka sumber informasi yang sangat berharga mengenai penyakit ternak telah hilang. Tanpa informasi, usaha untuk mengontrol penyakit mungkin menjadi sangat sulit. Peranan kunci dari pemilik ternak berarti bahwa setiap usaha harus dilakukan untuk membuatnya senang hati berpartisipasi dalam wawancara, dan (bila dibutuhkan) dengan senang hati mengijinkan tim survai untuk mengumpulkan spesimen dari ternaknya. Apabila survai penyakit ternak belum pernah dilakukan sebelumnya di desa tersebut, sebagian besar pemilik ternak biasanya dengan senang hati akan bekerjasama, mungkin lebih karena mereka ingin tahu. Meskipun demikian, tujuan dari tim survai harus meyakinkan pemilik ternak agar dengan senang hati bekerjasama waktu mendatang apabila dilakukan survai lagi. Meskipun kemungkinan tidak ada rencana lagi untuk mengadakan survai dalam waktu yang akan datang, program kontrol penyakit yang berjalan membutuhkan pemantauan dengan survai yang teratur. Apabila setiap survai, pemilik ternak menjadi tidak mau berpartisipasi lagi, selanjutnya akan lebih sulit untuk memperoleh desa yang mau bekerjasama. Masalah memmastikan kerjasama untuk masa mendatang, adalah bahwa survai penyakit hewan sebagian besar dirancang mengambil sesuatu dari desa, dan tidak memberikan. Selama survai, informasi dan sampel darah dikumpulkan dan tim survai meninggalkan dan pindah ke desa lainnya. Keuntungan tim survai adalah sangat besar - mereka mempunyai informasi dan spesimen yang dibutuhkan untuk mengetahui situasi penyakit, dan menolong untuk mengelola program kontrol penyakit untuk seluruh negeri. Keuntungan bagi desa dan pemilik ternak yang telah memberikan informasi dan spesimen tidak jelas. Apabila tim survai meninggalkan desa, yang terjadi adalah membuang waktu beberapa jam untuk wawancara, dan membantu memegang ternaknya untuk diambil darahnya untuk sampel, berhenti bekerja, dan mengganggu ternaknya. Hal ini jelas bahwa banyak pemilik ternak yang memandang tidak memperoleh keuntungan langsung bagi mereka dan menolak berpartisipasi untuk waktu yang akan datang. Tantangan bagi tim survai adalah memberikan keuntungan langsung kepada pemilik ternak sehingga mereka akan senang hati di waktu yang akan datang. Cara yang terbaik untuk mencapai hal ini tergantung situasi dan budaya, tetapi beberapa anjuran akan dikemukakan selanjutnya. Menjelaskan tujuan survai

129 119 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 119 Cara yang termudah untuk membuat pemilik ternak bekerjasama dengan baik adalah didasarkan pada komunikasi yang baik. Hal ini merupakan sesuatu yang paling sering kelupaan. Pada permulaan wawancara, pimpinan survai harus dengan jelas menerangkan maksud dantujuan survai, peranan desa dalam survai, dan keuntungan yang diperoleh desa dari survai. Hal ini harus mengikutkan butir-butir sebagai berikut: * Survai dilakukan oleh pemerintah (atau organisasi lain) untuk mengumpulkan informasi yang akan membantu memecahkan masalah penyakit seluruh negeri. (Tujuan dari survai dapat juga dijelaskan. Sebagai contoh untuk mengumpulkan informasi, pemerintah memutuskan penyakit mana yang paling penting, karenanya mereka mengalokasikan lebih banyak biaya untuk mencoba memecahkan masalah penyakit tersebut.) Hasil survai ini karenanya akan menguntungkan semua pemilik ternak di negeri ini (atau propinsi dll.), bukan hanya desa ini, akan tetapi mungkin belum terlihat untuk sementara ini. Survai tidak secara langsung membantu desa ini atau desa lainnya yang disurai, tetapi semua desa. Desa dipilih secara acak untuk mewakili semua desa di daerah tersebut. Informasi yang dikumpulkan hanya digunakan untuk memecahkan masalah kesehatan hewan, dan tidak akan diberikan kepada siapapun kecuali kepada pejabat veteriner. (Hal ini untuk menghilangkan ketakutan bagi banyak pemilik ternak kalau informasi yang diberikan digunakan untuk pajak atau maksud lainnya). Terangkan berapa lama wawancara akan berlangsung, dan apa yang diharapkan dari pemilik ternak setelah wawancara (apabila spesimen akan dikumpulkan). Apabila harapan pemilik ternak dari survai realistis (misalnya tidak bertujuan secara langsung menguntungkan desanya), maka mereka tidak mudah kecewa. Apabila merekadi sadarkan akan potensi keuntungan dan pentingnya survai pada tingkat yang lebih luas, mereka mungkin akan lebih merasa senang membantu untuk kepentingan umum. Sikap Sikap dari tim survai terhadap pemilik ternak akan mempengaruhi cara mereka membantu survai tersebut. Tim survai harus merasa bahwa pemilik ternak adalah ahli mengenai ternaknya dan kesehatan ternaknya, dan bahwa informasi yang dimiliki adalah penting. Apabila pemilik merasa bahwa pendapatnya dan pengalamannya dihargai, dan tim survai menghargai bantuannya, mereka akan lebih mudah berpartisipasi dengan baik dan bangga atas kontribusinya. Payment Disamping keterangan yang baik dan demonstrasi untuk menghargai pemilik ternak, masih belum ada keuntungan material kepada mereka dari survai ini. Pada halhal tertentu, mungkin perlu memberikan pembayaran terhadap pemilik ternak, oleh karena itu mereka mendapatkan keuntungan dari partisipasinya terhadap survai. Pembayaran dalam bentuk uang, mungkin sebagai dorongan untuk datang dalam wawancara, atau pembayaran terhadap spesimen darah yang diambil. Meskipun kadang-kadang pembayaran perlu, pembayaran tunai sebaiknya dihindari bila mungkin, dengan dua alasan. Pertama, membuat survai mahal, dan pejabat veteriner untuk negara yang sedang berkembang jarang dapat menerima tambahan pengeluaran. Kedua, hal ini memberikan harapan pada pemilik ternak. Apabila ada survai,

130 120 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 120 pembayaran diberikan kepada petani yang berpartisipasi, survai yang akan datang ke desa tersebut yang tidak dapat menyediakan imbalan pembayaran akan sulit mendapat partisipasi. Meskipun pada umumnya pembayaran tunai bukan merupakan ide yang baik, pembayaran dalam bentuk lain mungkin lebih dapat diterima. Misalnya, distribusi obat cacing kepada pemilik sapi sebagai bentuk ucapan terima kasih kepada mereka atas bantuannya dan biasanya membentuk hubungan yang baik, tanpa menimbulkan masalah dengan pembayaran tunai (misalnya memberikan harapan dan mengurangi kerjasama untuk survai yang akan datang bila tanpa dilakukan pembayaran). Bentuk lain dari tipe pembayaran dalam bentuk barang atau jasa, yang dapat secara langsung menguntungkan kesehatan ternak di desa dapat juga dilakukan (misalnya vaksinasi gratis). Meskipun, pertimbangan, bahwa bila pekerja veteriner swasta memberikan obat-obatan ke desa, (tidak lumintu) pemberian obat cacing gratis atau vaksinasi mungkin tidak sesuai (lumintu) bagi sistem swasta, dan oleh karena itu harus dihindari. Informasi Pelayanan veteriner di kebanyakan negara sedang berkembang mungkin tidak mempunyai banyak uang untuk membayar pemilik ternak, tetapi mereka mempunyai informasi tentang penyakit, dan ini adalah salah satu cara untuk memberikan keuntungan yang sebenarnya kepada pemilik ternak, dalam bentuk pembayaran untuk partisipasinya. Wawancara pedesaan merupakan kesempatan yang baik untuk pemilik ternak untuk mengumpulkan banyak informasi dari tim survai. Untuk desa yang banyak, hal ini mungkin tidak umum bagi staf veteriner untuk melakukan kunjungan. Setelah wawancara pedesaan dimana masalah penyakit telah didiskusikan, pemilik ternak kemungkinan besar berfikir tentang semua masalah yang mereka punyai dengan ternaknya. Tim survai dapat memberikan semua petunjuk dan infomasi yang dibutuhkan pemilik ternak. Menyediakan informasi dan menjawab pertanyaan pemilik ternak adalah merupakan hal yang penting untuk memberikan kegunaan bagi pemilik ternak. Hal ini sangat baik apabila dilakukan pada akhir wawancara, apabila semua masalah penyakit telah didiskusikan, dan semua informasi telah dikumpulkan. Pemilik ternak kemudian diundang untuk bertanya apa saja yang berhubungan dengan kesehatan ternaknya, untuk didiskusikan atau memperoleh petunjuk. Bila perlu beberapa topik dapat disarankan sesuai yang muncul dalam diskusi. Bagian dari wawancara ini mungkin tidak akan mengumpulkan lebih banyak informasi lagi, akan tetapi tetap harus dilihat sebagai komponen yang penting. Sebanyak mungkin waktu harus dipergunakan menyangkut semua pertanyaan yang diajukan. Staf veteriner yang biasa melakukan penyuluhan model presentasi kuliah harus menghindarinya, dan dengan cermat mendengarkan pertanyaan, dan membahasnya secara ringkas dan tidak berbicara kosong dan panjang lebar, dan mempresentasi topik yang telah dipersiapkan. Gembira Apabila partisipan didalam survai ini senang dengan pengalaman ini, untuk alasan apa saja, mereka akan merasa senang untuk membantu survai. Salah satu caranya adalah dengan memberikan hiburan atau rekreasi sebagai bagian dari survai peninjauan. Ada banyak cara yang dapat dilakukan, dan hal ini mungkin mencapai banyak kegunaan. Tingkat yang paling mudah, semua peserta dapat diundang untuk makan pada akhir wawancara, yang disediakan oleh tim survai. Kegembiraan dari pemilik ternak, adalah merupakan kesempatan untuk mendiskusikan masalah-masalah pada keadaan

131 121 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 121 yang informal, dan memperoleh pengertian yang lebih baik terhadap masalah penyakit di desa. Apabila tim survai bermalam, ide ini dapat dikembangkan untuk pesta dan makan bersama. Bentuk lain dari hiburan dapat diberikan, juga merupakan salah satu pelayanan penyuluhan. Sebagai contoh, pameran dapat diperagakan, dan berhubungan dengan tema kesehatan hewan yang penting, namun dalam bentuk hiburan. Alternatif lain adalah pemutaran video atau film dengan tujuan yang sama dapat dipersiapkan dan ditunjukkan selama atau sesudah wawancara. Untuk keberhasilan cara ini, video yang diputar harus merupakan hiburan dan bukan kuliah tentang kontrol penyakit yang membosankan. Teladan: Pelayanan veteriner dari suatu negeri mempunyai studio televisi dan menayangkan acara televisi yang populer dan menghasilkan episode khusus yang berkaitan dengan masalah kesehatan hewan. Karakternya dikenal dengan baik di seluruh pelosok negeri, dan plotnya untuk setiap episode memberikan hiburan yang menyenangkan. Episode ini ditunjukkan oleh staf survai pada akhir dari wawancara di desa, keduanya bersifat menghibur dan memberikan pesan yang penting. Struktur wawancara Struktur wawancara pedesaan tergantung pada tipe informasi yang dikumpulkan. Hal yang penting adalah untuk menangani beberapa masalah sebelum yang lain. Misalnya, pertanyaan dengan tujuan untuk memperoleh penyakit apa yang terjadi di desa, atau apakah pemilik mengerti nama penyakit, harus selalu mendahului sebelum bertanya mengenai penyakit tertentu. Suatu contoh struktur wawancara sebagai bagian dari survai pedesaan ditunjukkan dibawah ini. Wawancara dapat digunakan untuk survai pedesaan yang bertujuan untuk mengumpulkan beberapa tipe informasi secara simultan spesimen darah dari sapi dan kerbau untuk memperkirakan prevalensi antibodi penyakit mulut dan kuku; informasi dari pemilik ternak untuk membantu menentukan prioritas kontrol penyakit; dan informasi untuk mengestimasi laju insiden penyakit mulut dan kuku yang menjadi wabah pada masa lalu. Berbagai aktivitas dan keluaran dari wawancara yang berhubungan dengan sampling dan tipe survai yang berbeda (laju prevalensi dan insiden) yang diuraikan dalam buku ini dibahas dengan rinci dibawah ini. Aktivitas dan keluaran Aktivitas Aktivitas 1: Wawancara pedesaan Aktivitas 1.1: Pendahuluan dan pengenalan Aktivitas 1.2: Membentuk kerangka sampling Aktivitas 1.3: Memilih ternak untuk pengumpulan darah Aktivitas 1.4: Daftar dan rangking masalah penyakit utama Aktivitas1.5: Pengumpulan informasi sejarah wabah (misalnya:.pmk) Aktivitas 1.6: Diskusi terbuka dan menjawab pertanyaan Aktivitas 2: Spesimen darah Aktivitas 2.1: Pengumpulan spesimen darah Aktivitas 2.2: Pencatatan data Aktivitas 2.3: Proses dan simpan spesimen

132 122 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 122 Keluaran Keluaran 1: Kerangka sampling Keluaran 2: Daftar ternak untuk seleksi Keluaran 3: Lengkapi formulir wawancara Keluaran 3.1: Penyakit utama dan rangking dari yang terpenting Keluaran 3.2: Tanggal wabah PMK yang terakhir Keluaran 4: Spesimen darah dan lembar pencatatan Pendahuluan dan pengenalan (Aktivitas 1.1) Permulaan pertemuan merupakan waktu yang terbaik untuk menjelaskan tujuan dari survai seperti yang disebutkan pada halaman 111. Pada waktu yang sama, staf survai harus diperkenalkan, dan aktivitas di desa dijelaskan. Untuk survai yang berkaitan dengan pemilik ternak ternak, bermacam-macam masalah pasti muncul, kebanyakan karena salah pengertian atau kegagalan komunikasi. Yang terbaik untuk mengatasi masalah ini adalah menyatakan sebelum menjadi masalah. Pengalaman selama survai pendahuluan atau pekerjaan lapangan sebelumnya akan menunjukkan dimana masalah itu akan terjadi. Disini beberapa contoh mengenai masalah yang potensial, dan cara mengalamatkannya dalam acara pembukaan pertemuan. Kenapa desa ini dipilih? Mengapa mengumpulkan sampel darah ternak saya? Beberapa pemilik ternak mungkin merasa curiga atau menjadi korban bahwa mereka telah dikhususkan untuk berpartisipasi dalam survai. Mereka mungkin merasa bahwa tim survai telah menanggap ternaknya lebih berpenyakit daripada kepunyaan tetangganya. Untuk menghindari impresi ini, hal ini harus dijelaskan bagaimana desa atau setiap ternak terpilih.. Untuk penduduk desa yang tidak berpengalaman dalam sampling atau peluang, konsep seleksi acak mungkin terlalu panjang untuk diterangkan. Salah satu pendekatan adalah dengan menerangkan bahwa komputer telah memilih desa dan ternak tersebut. Oleh karena mesin dan bukan seseorang yang membuat keputusan, maka mereka tidak akan sinis, karena mesin jelas tidak mengetahui tentang mereka. Alternatif lain adalah dengan menggunakan analogi dadu, kartu atau lotere. Apakah anda menggunakan informasi jumlah ternak untuk keperluan pajak? Orang sering curiga mengenai jawaban pertanyaan yang berhubungan dengan kekayaannya, khususnya apabila pertanyaan datang dari seseorang yang menjadi pegawai negeri. Pada masyarakat tertentu, salah satu ukuran kekayaan adalah jumlah ternak yang dimiliki. Menerangkan bagaimana informasi tersebut akan digunakan akan menghilangkan ketakutan mereka. Sebagai contoh, waktu membuat kerangka sampling, hal ini dapat diterangkan bahwa tim survai hanya tertarik untuk mengetahui berapa jumlah ternak disana. Informasi mengenai pemilik dibutuhkan, agar tim dapat mengidentifikasi ternak tersebut. Setelah ternak diambil contoh, informasi tentang nama pemiliknya akan dibuang. Apakah pengumpulan spesimen darah akan menyakiti ternak? Di banyak desa, pengalaman pemilik ternak dengan jarum hanyalah digunakan untuk menyuntikkan vaksin atau obat-obatan lainnya. Ditempat dimana kampanye vaksinasi telah berjalan lama, penyuluhan yang efektif mungkin telah memberikan pesan bahwa anda jangan memvaksin ternak yang bunting atau ternak muda, dengan resiko yang menyebabkan keguguran atau sesuatu yang membahayakan. Perbedaan antara sampling darah dan menyuntikkan vaksin mungkin tidak jelas,

133 123 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 123 dan peternak karenanya sangat enggan memperkenankan tim survai mengambil sampel darah ternak muda atau yang sedang bunting. Untuk menyatakan masalah ini, hal yang harus diterangkan adalah perbedaan antara vaksinasi dan pengambilan spesimen darah, dan menjamin pemilik ternak bahwa hal ini tidak membahayakan ternaknya.. Kerangka sampling desa (Aktivitas 1.2) Alasan kunci untuk melakukan wawancara pedesaan adalah secepatnya mengumpulkan informasi untuk membuat kerangka sampling, agar sampling secara acak dapat dilakukan. Prosesnya adalah sederhana, tetapi kecermatan diperlukan agar kerangka sampling lengkap dan seteliti mungkin.. Cara yang terbaik untuk memastikan bahwa informasinya lengkap adalah dengan jalan menghadirkan pemilik ternak sebanyak mungkin dalam wawancara. Hal ini tergantung pada bagaimana caranya memberitahu tentang adanya pertemuan, menerangkan apa maksud dan tujuan pertemuan, dan apakah telah diingatkan lagi. Apabila tidak mungkin memberitahu pemilik ternak tentang pertemuan sebelumnya, mungkin dibutuhkan waktu yang cukup dan upaya untuk mengumpulkan sebagian besar mereka untuk datang bersama. Membentuk kerangka sampling adalah merupakan aktivitas pertama didalam wawancara, langsung setelah pendahuluan. Salah satu keuntungannya adalah membantu memecahkan kebekuan, dan mendorong peserta untuk berbicara. Setiap orang yang di wawancarai ditanyai dengan pertanyaan langsung dan diharapkan jawaban yang jelas. The process of building a sampling frame is: Step 1: Step 2: Step 3: Menerangkan aktivitas. Tanyakan setiap orang, satu demi satu namanya dan jumlah sesuai jenis ternak yang (atau kepala keluarganya) dipeliharanya. Misalnya, apabila survai bertujuan untuk mengumpulkan sampel secara acak terhadap kambing, hanya jumlah kambing yang dipelihara oleh setiap keluarga yang dibutuhkan. Catat jawabannya pada lembar pencatatan, seperti tertera dibawah ini. Salinan penuh dari lembar pencatatan data terdapat pada Appendix D. Nº Nama Kambing Jumlah. Total Terseleksi 1 Lung Noi 5 2 Tu Nyai 5 3 Silipak 4 4 Khamphone 10 Step 4: Step 5: Step 6: Bila setiap orang yang hadir telah ditanya, tanyakan apakah ada pemilik ternak lainnya yang tidak hadir dalam pertemuan.. Untuk setiap pemilik ternak yang tidak hadir, mintakan kelompok untuk memperkirakan jumlah ternak yang dipelihara. Tanyakan terus sampai anda yakin bahwa tidak seorangpun yang tertinggal. (Lihat Pertanyaan yang Terus Menerus di halaman 110).

134 124 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 124 Step 7: Satu atau dua anggota dari tim survai selanjutnya dapat menggunakan kerangka sampling untuk memilih ternak sampel sementara pertemuan berjalan terus. Proses seleksi dari kerangka sampling desa (Aktivitas 1.3) diterangkan dengan rinci di Bab 3 halaman 55. Seasonal patterns of disease Ranking prioritas penyakit (Aktivitas 1.4) Bagian ini memberikan contoh dari banyak jenis informasi yang berbeda yang dapat dikumpulkan selama wawancara. Bila memutuskan prioritas penyakit untuk program pengendaliannya dan pengeluaran yang dilakukan oleh pemerintah, banyak pertimbangan harus dilakukan.. Diantaranya adalah keseluruhan biaya penyakit yang berhubungan dengan prevalensinya atau laju insiden dan kerugian dikaitkan dengan penyakit tersebut. Kriteria lainnya untuk menentukan prioritas penyakit termasuk kepentingannya dalam perdagangan internasional, dan terhadap kesehatan masyarakat. Suatu pertimbangan yang harus selalu dicatat adalah pentingnya penyakit terhadap pemilik ternak. Informasi ini mudah untuk dikumpulkan dengan cepat selama wawancara pedesaan. Cara yang efektif untuk pengendalian penyakit, dan mengendalikannnya se-efisien mungkin adalah dengan jalan memahami penyakit tersebut. Hal ini tidak hanya dengan jalan mengetahui penyakit apa dan dimana terjadi, tetapi juga kapan kejadian penyakit tersebut. Pengertian tentang pola musiman dari kejadian penyakit tersebut dapat mengarah pada pengembangan cara pengendalian yang lebih mengenai sasaran. Teladan: Vaksin haemorrhagic septicaemia lokal yang tersedia hanya dapat memberikan proteksi selama 6 bulan. Biaya vaksinasi semua ternak dua kali setahun terlalu tinggi, dan pejabat veteriner memberikan pilihan vaksinasi ternak dengan jumlah terbatas atau vaksinasi dilakukan sekali setahun. Pengujian pola penyakit menunjukkan indikasi bahwa 90% wabah haemorrhagic septicaemia terjadi dalam waktu periode setiap 5 bulan selama musim hujan. Apabila ternak divaksin sekali setahun, pada awal musim penghujan, 90% kejadian wabah penyakit ini dapat dihindari, dengan hanya menggunakan biaya separuh dari vaksinasi yang dilakukan dua kali setahun. Bila mengumpulkan informasi untuk meranking penyakit dari gambaran yang diberikan oleh pemilik ternak, akan juga lebih mudah untuk mengumpulkan informasi pola penyakit tersebut di desa. Pengumpulan informasi tersebut adalah sbb: Disease ranking Step 1: Step 2: Untuk setiap spesies atau jenis ternak (atau untuk semua species), tanyakan pada kelompok untuk mendaftar semua penyakit yang terjadi di desa. Pastikan bahwa nama yang digunakan di desa dicatat, demikian pula diskripsi dari tanda-tanda penyakit tersebut (lihat Nama Penyakit pada halaman 109). Untuk setiap penyakit yang dijelaskan, tanyakan pada bulan apa biasanya penyakit tersebut terjadi. Gunakan skala waktu yang sesuai untuk desa tersebut - beberapa orang akan lebih senang menggunakan bulan kalender untuk melaporkan informasi yang ada, sementara yang lain mungkin lebih senang menggunakan kalender pertanian, menggunakan referensi upacara tertentu, atau musim untuk menerangkan perbedaan waktu dalam satu tahun. Gunakan yang paling

135 125 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 125 Step 3: umum digunakan di desa, tetapi anda harus dapat menghubungkan dengan bulan kalender. Catat informasi pada lembar pencatatan data, seperti yang tertera dibawah ini. Gunakan garis untuk mengindikasikan bahwa penyakit terjadi pada bulan tertentu. Salinan keseluruhan terdapat pada Appendix D. Salinan dalam bentuk yang besar harus dibuat dan dipajang, sehingga semua orang dapat melihatnya, misalnya pada lembaran kertas yang besar dan ditempelkan di tembok. Nama Penyakit Deskripsi Jenis Rank ing J F M A M J J A S O M D PMK Diare Mati mendadak Sapi Babi Ayam Step 4: Tanyakan pada pemilik ternak untuk meranking urutan penyakit dari yang terpenting. Ranking techniques Terdapat beberapa cara untuk meranking, dan banyak kriteria yang membuat penyakit menjadi penting. Pada situasi yang sederhana tanyakan kepada penduduk desa untuk mendiskusikan penyakit tersebut dan memutuskan penyakit mana ranking pertama, kedua dan ketiga yang sangat penting secara keseluruhan, berdasarkan pada kriteria yang digunakan mereka. Pendekatan yang lebih komplek dan memakan waktu adalah menggunakan latihan meranking secara penuh. Hal ini meliputi diskusi untuk menetapkan kriteria mana yang harus digunakan untuk menentukan penyakit mana yang penting (sebagai contoh, jumlah kematian, biaya pengobatan, kehilangan kerja, kehilangan bobot badan). Kemudian untuk setiap kriteria, setiap penyakit diberikan skor untuk mengukur sejauh mana pentingnya. Untuk pemilik ternak yang buta huruf, skor dapat diberikan dengan kelereng atau kacang. Untuk setiap kriteria yang berbeda, setiap kelompok diberikan 20 butir kacang, dan mereka diminta untuk meletakkannya pada penyakit yang berbeda menurut rankingnya. Hal ini dikerjakan oleh kelompok dan merupakan satu kesatuan. Tehnik yang sederhana dapat pula digunakan, tergantung pada tingkat kebutuhan rincian informasi. Sejumlah butir-butir harus diingat untuk semua pertanyaan untuk menentukan prioritas penyakit. Jangan menyebut penyakit tertentu sebelum penentuan rangking. Bahkan apabila tujuan survai untuk mengumpulkan informasi terhadap penyakit khusus, penyakit tersebut harus tidak disebutkan sampai sesudah rangking penyakit ditentukan. Hal ini termasuk saat kontak pertama dengan desa untuk memberitahukan kepada mereka tentang akan adanya pertemuan. Alasannya bahwa pemilik ternak berfikir bahwa penyakit yang sedang dipelajari adalah penting karena tim survai datang

136 126 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 126 untuk mempelajarinya, meskipun mereka secara normal tidak mempertimbangkannya. Untuk alasan yang sama, pimpinan wawancara tidak boleh menyatakan pada pemilik ternak mengenai penyakit apapun yang mungkin penting. Tidak ada penyakit yang khusus disebut, selain oleh pemilik ternak. Apabila mereka memerlukan bantuan untuk memulai, berikan pertanyaan, atau berikan contoh untuk jenis ternak lainnya yang tidak relevan dengan survai yang dikerjakan (misalnya anjing). Jangan menginterpretasikan jawaban. Bila mencatat data gunakan nama lokal untuk gejala penyakit, daripada menggunakan nama teknis untuk penyakit tertentu. Apabila dibutuhkan pengkajian mungkin dilakukan kemudian, menurut gejala penyakit yang ada. Jangan berkomentar. Bila pemilik ternak mendaftar penyakit, peranan pimpinan wawancara adalah mendengar dan membantu mereka mengingat penyakit yang berbeda. Terdapat kesempatan pada akhir wawancara untuk mengkoreksi adanya mis-konsepsi atau tanggapan ataspertanyaan yang diajukan. Strengths and weaknesses Pengumpulan informasi sejarah terjadinya wabah (Aktivitas 1.5) Pengukuran laju insiden penyakit adalah suatu jalan untuk mengkaji tingkat penyakit pada populasi. Pengurangan respon laju insiden penyakit pada program kontrol penyakit adalah indikator keberhasilan program yang dilakukan. Pengukuran tradisional terhadap laju insiden penyakit membutuhkan laporan yang lengkap untuk periode waktu yang panjang, dimana sangat sulit untuk dicapai pada negara yang sedang berkembang. Bab 8 menjelaskan teknik untuk memperkirakan laju insiden wabah penyakit di desa, berdasarkan informasi yang dikumpulkan selama wawancara di pedesaan. Kunci dari informasi yang dibutuhkan adalah saat terjadinya wabah penyakit terakhir yang terjadi di desa tersebut. Hal ini adalah contoh pertanyaan tentang kejadian di waktu lampau. Orang sering sulit untuk mengingat secara detail sesuatu yang telah terjadi pada waktu yang telah lama sekali. Pendekatan untuk memperkirakan laju insiden penyakit yang sangat cepat, sederhana dan tidak mahal, tetapi mempunyai masalah terhadap ketergantungan ingatan pemilik ternak, dan karenanya kurang teliti. Untuk memecahkan masalah ini, ada beberapa tehnik yang dapat digunakan untuk meyakinkan bahwa jawaban yang diberikan adalah seakurat mungkin. Pertama, teknik yang digunakan untuk mengumpulkan informasi hanya untuk penyakit tertentu. Penyakit yang terjadi sebagai wabah di desa yang tanda-tandanya mudah ditemukan, dan mempunyai dampak yang besar. Makin besar dampaknya pada waktu terjadinya wabah, semakin mudah untuk diingat untuk tahun-tahun berikutnya. Sebagai contoh, penyakit yang menyebabkan ternak mati adalah yang paling mudah diingat daripada penyakit yang hanya menyebabkan sakit. Dipihak lain, penyakit yang membuat pemiliknya bekerja keras untuk waktu yang lama (misalnya mengasuh ternaknya, memotong pakan, mengobati) mungkin lebih mudah lagi untuk mengingatnya daripada sesuatu yang datang dan pergi dengan cepat (misalnya mati mendadak untuk ternak yang nampak sehat). Wabah penyakit yang mempunyai dampak finansial, menyebabkan kehilangan uang, juga dengan mudah diingat. Jalan lain untuk membuat wabah penyakit diingat dengan mudah adalah dengan jalan bertanya pada kelompok daripada pada seseorang untuk mengingatnya, karenanya digunakan wawancara di pedesaan. Selama terjadinya wabah penyakit di pedesaan

137 127 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 127 banyak pemilik ternak terpengaruh dan menderita, sementara yang lain tidak menderita sama sekali karena tidak kehilangan. Apabila anda bertanya kepada seseorang yang ternaknya tidak sakit, mereka mungkin lupa bahwa pernah terjadi wabah penyakit. Apabila anda bertanya pada seseorang yang ternaknya mati, besar kemungkinan mereka ingat. Menggunakan wawancara kelompok akan mengumpulkan ingatan dari sekelompok orang, yang dapat membandingkan ingatannya dengan tetangganya dan mencoba untuk menentukan kapan waktu terjadinya wabah tersebut. Proses pengumpulan informasi adalah sebagai berikut: Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Pastikan bahwa pemilik ternak mengenali (familiar) penyakit yang menarik anda. Apabila ini telah disebut dan dijelaskan selama wawancara, maka tidak perlu diulangi. Selain itu, tanpa menyebutkan nama teknisnya, jelaskan gejala penyakit tersebut, dan tanyakan kepada pemilik ternak apakah mereka mengetahui penyakit tersebut. Gambaran dari kasus klinis mungkin sangat berguna. Tanyakan apakah pernah terjadi wabah penyakit di desa ini. Apabila telah terjadi wabah penyakit, tanyakan kepada pemiliknya kapan wabah yang terakhir mulai. Apabila sulit untuk diingat tahun terjadinya, bantu mereka untuk membentuk sejarah desa (lihat dibawah). Apabila tahun telah diketahui, coba tentukan bulan apa ternak pertama kali sakit. Gunakan bulan kalender, kalender pertanian, atau musim, yang sesuai, tetapi coba untuk mengumpulkan tanggal seakurat mungkin. Apabila mereka mempunyai kesulitan, buat kalender desa untuk membantunya (lihat dibawah). Apabila pemiliknya menyatakan tidak pernah terjadi wabah penyakit, anda harus mendapatkan kejelasan akan artinya. Kemungkinan pernah terjadi wabah beberapa tahun yang lalu, sehingga semuanya telah lupa. Anda harus mencoba memperoleh tanggal paling awal kapan penduduk desa yakin bahwa tidak pernah terjadi wabah. Sebagai contoh, apabila mereka mengatakan bahwa tidak ingat telah terjadi wabah, tetapi mengatakan bahwa apabila terjadi wabah mungkin lebih dari 5 tahun yang lalu, mereka tidak mengingatnya, maka pencatatan disebutkan 5 tahun yang lalu. Catat informasi pada lembar pencatatan data, seperti yang ditunjukkan pada Appendix D. Landmarks Sejarah desa Kecuali wabah terjadi akhir-akhir ini, mengingat tahun terjadinya wabah penyakit adalah sesuatu yang sulit. Mudah terjadi kesalahan dan mengatakan bahwa wabah penyakit terjadi satu atau dua tahun lebih awal atau lebih lambat dari kejadian yang sebetulnya. Sejarah desa dapat digunakan untuk menghindari masalah tersebut. Bila seseorang mengingat sesuatu, mereka menggunakan time landmarks untuk mengidentifikasi kapan hal tersebut terjadi. Landmarks tersebut adalah kejadian yang mereka dapat mengingat dengan jelas, dan mengetahui tanggalnya. Mereka kemudian dapat memecahkan apakah kejadian tersebut terjadi sebelum atau sesudah landmark. Dengan menggunakan beberapa landmarks, dan memutuskan kapan kejadian tersebut terjadi sebelum atau sesudahnya, mungkin dapat ditentukan waktu kejadian dengan lebih akurat.

138 128 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 128 Building a village history Seseorang menggunakan metoda tersebut secara alamiah apabila mencoba untuk mengingat sesuatu. Selama wawancara di pedesaan, hal ini mungkin membantu seseorang mengingat dengan mendorong proses dan menyediakan landmarks. Landmarks adalah kejadian nyata dalam sejarah desa, yang terjadi pada waktu yang diketahui, dan semua orang mudah mengingatnya. Untuk membuat sejarah desa, tanyakan pada pemilik ternak tentang kejadian penting yang mereka dapat mengingatnya semua, dan terjadi pada waktu yang diketahui. Kejadian tersebut kemungkinan terjadi di desa atau mungkin terjadi di luar desa. Sebagai contoh, pembangunan pura baru, atau pemilihan kepala desa mungkin merupakan landmarks yang sesuai. Bencana alam seperti banjir, kebakaran atau angin ribut dapat pula dipakai, juga kejadian nasional atau internasional, seperti pemilihan umum, olah raga, atau perang. Semuanya menunjukkan waktu yang dapat dipercaya, dan digunakan sebagai referensi untuk identifikasi tahun terjadinya wabah penyakit. Kalender desa Setelah tahun ditetapkan, tujuan selanjutnya adalah menentukan bulan dan mulainya wabah penyakit. Hal ini biasanya agak mudah, karena aktivitas pertanian pada saat terjadinya wabah biasanya dapat diingat. Namun, bila hal ini tidak tentu, teknik yang serupa dapat digunakan untuk menentukan bulan yang betul. Kalender desa terbuat dari kejadian-kejadian landmark yang terjadi setiap tahun pada waktu yang sama. Kejadian ini dicatat disebelah kalender yang menunjukkan bulan, dan pemilik ternak diminta untuk berfikir apakah kejadian ini terjadi sebelum atau sesudah suatu kejadian tertentu. Contoh kejadian yang sesuai untuk kalender desa termasuk kejadian kalender pertanian (membajak, panen, dll.) dan upacara keagamaan. Menggunakan kombinasi, biasanya dapat ditentukan bulan apa wabah penyakit terjadi. Censoring Desa tanpa wabah penyakit Apabila pemilik ternak melaporkan bahwa tidak pernah terjadi wabah penyakit di desa tersebut, maka hal itu memberikan kepada kita informasi yang penting. Meskipun demikian, masih ada kemungkinan pemilik ternak salah, dan telah terjadi wabah penyakit pada waktu yang lampau, yang kemungkinan mereka lupa. Bila menganalisis hasil, apabila kita dengan sederhana mengatakan bahwa tidak pernah terjadi wabah penyakit, kemungkinan kita salah, dan memberikan hasil yang tidak benar. Dilain pihak, bila kita mengabaikan desa tersebut, kita mengabaikan informasi yang penting, dan hasilnya akan salah lagi. Jalan keluar adalah menggunakan sebanyak mungkin informasi yang kita dapat. Kita menjadi yakin bahwa laporan di desa tidak terjadi wabah penyakit dan tidak terjadi wabah penyakit untuk waktu yang tertentu. Sebelum waktu tersebut, kita tidak mengetahui apa yang terjadi, tetapi kita mengetahui bahwa tidak terjadi wabah penyakit sejak waktu itu. Didalam analisis informasi ini, waktu disebut dengan nama waktu sensor (censoring time), karena waktu yang lampau, informasi disensor atau dibuang. Untuk menganalisis data dengan benar, kita harus tahu sejak kapan pemilik ternak yakin bahwa tidak terjadi wabah penyakit. Ide ini kadang-kadang sulit untuk diterangkan, tetapi dengan contoh mungkin akan dapat membantu. Suatu tehnik menganjurkan beberapa waktu. Misalnya Anda yakin bahwa disini tidak pernah terjadi wabah penyakit 3 tahun yang lalu?. Apabila jawabanya ya, kemudian dilanjutkan Anda yakin bahwa disini tidak terjadi wabah penyakit 30 tahun yang lalu?. Mereka biasanya menjawab tidak, karena mereka tidak ingat apa yang terjadi

139 129 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey tahun yang lalu. Teruskan hal ini sampai mereka dapat menunjukkan waktu yang terpanjang yang mereka yakini. Pendekatan alternatif adalah identifikasi pemilik ternak yang tertua yang hadir. Tanyakan kepada orang ini berapa lama mereka telah memiliki dan memelihara ternak. Apabila selama hidupnya, tanyakan kepada mereka, kalau mereka ingat pernah terjadi wabah penyakit pada saat mereka masih muda, katakan pada saat mereka berumur 20 tahun. Apabila mereka mengatakan ya, kemudian anda dapat menggunakan umurnya dikurangi 20 tahun sebagai waktu yang terpanjang karena mereka yakin akan hal tersebut.

140 130 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 130

141 6 Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Daftar Isi Bab 1: Introduksi Bagian I: Latar Belakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip Umum Survailan Penyakit Hewan Bab 3: Sampling Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Bab 5: Wawancara Pedesaan Bab 6: akurasi Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Prinsip manajemen data dan analisis Perangkat Keras Perangkat Lunak Data Prosedur prosesing data Pemeriksaan awal untuk kelengkapan dan Koding data Membuat tabel Memasukkan data Pemeriksaan kesalahan setelah pemasukkan data Mengkoding kembali Menghubungkan data Konversi data antar format yang berbeda Bagian II: Rancangan dan Analisis Data Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju Insiden Bab 9: Survai untuk Membuktikanan Bebas Penyakit Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pengajaran Bab 12: Lembar Kegiatan

142 130 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 130 Pemanfaatanf komputes Untuk survai penyakit ternak kecil hanya menggunakan analisa yang sederhana, semua perhitungan dapat dilakukan dengan cara manual atau kalkulator sederhana. Akan tetapi untuk survai yang besar, atau survai dengan analisis yang komplek, jumlah data yang harus dikelola, dan tipe perhitungan membuatnya sulit dilakukan secara manual. Komputer membuat pengelolaan dan analisa data yang besar lebih cepat dan mudah, dan mengijinkan analisa yang komplek, yang tanpa komputer tidak mungkin. Menggunakan komputer mempunyai keuntungan yang lain. Setelah data dimasukkan kedalam komputer, berbagai macam analisa dapat dilakukan dan laporan dibuat tanpa harus memasukkan ulang data lagi. Bila melakukan analisa dengan menggunakan komputer, seseorang tidak perlu mengkhawatirkan formula statistik yang komplek, sejauh kita melakukan koding kedalam program komputer. Komputer membuat lebih mudah untuk menghindari dan membetulkan kesalahan. Komputer oleh karenanya merupakan alat yang penting untuk survai penyakit yang dijelaskan dalam buku ini. Disk yang menyertai buku ini berisi semua perangkat lunak yang dibutuhkan untuk analisa tertentu yang dibutuhkan dalam survai tersebut., Hanya dasar-dasar untuk memahami komputer dibutuhkan untuk menggunakan program ini. Akan tetapi untuk manajemen data umum dan analisisnya dibutuhkan perangkat lunak lainnya. Sejumlah program yang sesuai tersedia, dan akan lebih baik menggunakan yang anda telah biasa menggunakannya. Bab ini membahas berbagai aspek manajemen dan analisis data, dan membuat referens khusus untuk Epi Info Program. Program ini mempunyai beberapa keuntungan yang sangat jelas; mempunyai kapasitas untuk menampilkan semua penyimpanan data, kemampuan manajemen dibutuhkan, dapat memecahkan berbagai standar prosedur statistik dan dengan spesialisasi analisis epidemiologi, dan tersedia dengan gratis. Data dan informasi Prinsip manajemen data dan analisis Bagian ini memberikan uraian yang singkat tentang penggunaan komputer untuk manajemen data dan analisis. Apabila anda mempunyai pengalaman menggunakan komputer dan database komputer, anda mungkin memilih untuk melewatinya sampai dengan bagian berikutnya. Tujuan dari analisis data adalah mengkonversikan sejumlah besar data yang dikumpulkan dalam survai menjadi sejumlah kecil data yang merupakan informasi yang berarti. Pengaruhnya, analisis berkata kepada kita apakah data survai sebenarnya berarti. Untuk mencapai ini, data dikonversikan dalam beberapa pengukuran yang mudah dimengerti. Komputer merupakan alat untuk membantu kita dalam mengkonversikan data menjadi informasi, dan mempunyai manfaat utama bahwa komputer dapat memproses informasi yang sangat besar dengan sangat cepat. Bila kita menggunakan komputer, kita bekerja dengan tiga komponen yang terpisah yaitu: perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software) dan data. Perangkat keras Perangkat keras atau hardware merupakan komputer itu sendiri. Komputer terbuat dari beberapa komponen dengan peranan yang berbeda. Pertama, harus ada jalan untuk memasukkan data kedalam komputer, atau data input. Keyboard adalah jalan utama hal ini dilakukan, melalui pengetikan data kedalamnya. Juga dibutuhkan jalan menyimpan data yang telah dimasukkan.

143 131 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 131 Penyimpanan, atau memory komputer, terdiri dari dua bentuk. Disk (misalnya hard disk didalam komputer, floppy disk, atau CD) dapat menyimpan data untuk waktu yang lama, dan tanpa membutuhkan power. Sebaliknya, memory yang terdapat didalam komputer (RAM atau Random Access Memory) hanya dapat menyimpan informasi, saat komputer sedang hidup, dan memory ini digunakan untuk penyimpanan sementara dan saat melakukan perhitungan. Bagian yang terpenting dari komputer adalah bagian yang melakukan perhitungan. Central processing unit (CPU) adalah otak dari komputer, dan merupakan silicon chip kecil yang dapat melakukan sejumlah perhitungan yang sangat besar setiap detik. Setelah data dimasukkan, disimpan dan dianalisis kita kemudian membutuhkan untuk mengetahui bagaimana hasilnya. Bagian dari komputer untuk mengirimkan informasi keluar disebut output devices, dan dalam hal ini termasuk screen atau monitor, dan printer. Types of software Perangkat lunak Perangkat lunak atau software adalah nama umum untuk program komputer. Program adalah satu set instruksi dimana komputer dapat membaca, dan melakukan bagaimana memproses data. Sebagai contoh, perangkat keras komputer tidak mengetahui sesuatu tentang statistik. Untuk menghitung statistik, program statistik harus dimasukkan dahulu. Program mempunyai satu set instruksi yang memberitahu komputer bagaimana menghitung statistik. Untuk menghitung ratarata, program memberitahu komputer untuk menambahkan semua angka di daftar, dan kemudian membagi jumlah tersebut dengan banyaknya bagian didalam daftar. Sangat banyak macam perangkat lunak tersedia, yan dirancang untuk berbagai macam tujuan yang berbeda. Perangkat lunak yang umum dipergunakan dapat dibagi menjadi beberapa tujuan utama. Pengolah kata (Word processors). Ini dirancang untuk bekerja dengan katakata: menulis surat, laporan dan dokumen lainnya. Mereka mengijinkan komputer untuk digunakan sebagai mesin ketik yang amat canggih. Spreadsheets. Program ini dibuat untuk perhitungan matematika dan secara luas digunakan untuk tujuan bisnis. Database. Database adalah program untuk mengelola data yang besar untuk data yang serupa. Database adalah program utama yang digynakan untuk menyimpan dan mengelola hasil-hasil dari survai penyakit hewan yang dijelaskan dalam buku ini. Program statistik. Program ini menggunakan informasi yang telah disimpan didalam database, dan menampilkan perhitungan statistik pada data tersebut. Epi Info Banyak program dapat menampilkan beberapa fungsi tersebut. Misalnya, Epi Info dapat digunakan sebagai pengolah kata, database dan program statistik. Lainnya mempunyai fungsi yang sangat spesifik, seperti halnya program yang disediakan dengan buku ini. Setiap program hanya menampilkan perhitungan spesifik atau analisis statistik. Bab ini berisi nasehat yang dapat diterapkan pada program komputer apa saja. Meskipun demikian, contoh dan instruksi spesifik disediakan untuk melakukan prosedur menggunakan Epi Info, karena ini harus tersedia bagi semua pembaca, dan mempunyai kemampuan untuk menampilkan semua tugas yang dibutuhkan. Dimana instruksi diberikan pada penggunaan Epi Info, paragraf ditandai dengan

144 132 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 132 simbol yang ditunjukkan pada bagian kiri. Hanya penjelasan sangat singkat dari instruksi Epi Info diberikan. Untuk lebih detailnya, gunakan manual Epi Info on-line. Data Hal ketiga yang dibutuhkan bila menggunakan komputer adalah data. Ini adalah sesuatu dimana komputer akan menggunakannya untuk bekerja. Dengan survai penyakit hewan, data adalah fakta dan figure yang dikumpulkan selama kerja lapangan, atau yang dihasilkan di laboratorium waktu menganalisa spesimen.. Tipe data Terdapat berbagai tipe data yang berbeda, tetapi sebagian besar dapat dipakai didalam komputer dengan beberapa cara yang berbeda. Text Yes / No Angka Continuous data Quantitative information Integer numbers Real numbers Categorical data Qualitative information Nominal data Ordinal data Teks. Pada bahasa komputer, kata disebut teks atau strings. Diskripsi tertulis untuk sesuatu sebagai data yang disimpan sebagai teks. Misalnya, nama desa, nama pemilik ternak, nama penyakit yang penting untuk desa tertentu adalah merupakan teks. Ya/Tidak. Jawaban pertanyaan sering hanya ya atau tidak. Berbagai macam tipe data dari survai ternak jawabannya dapat berupa ya atau tidak. Misalnya Pernahkan di desa ini terjadi wabah demam babi?. Tipe informasi yang mempunyai dua pilihan dapat pula dikategorikan sebagai data ya/tidak. Bila menganalisi darah untuk antibodi, hasilnya dapat dilaporkan ya (terdapat antibodi) atau tidak (antibodi tidak dideteksi). Angka. Angka dipergunakan untuk menjelaskan berbagai tipe data yang berbeda. Data yang disimpan dalam bentuk angka dapat dibagai menjadi dua kelompok, yaitu: Data continuous menggunakan angka untuk mengukur nilai atau kuantitas sesuatu (informasi kuantitatif). Data continous dapat berupa nilai yang merupakan suatu kisaran. Contoh data continous adalah umur, berat, suhu, populasi ternak. Data continous mungkin dapat berupa integers (angka bulat, misalnya jumlah babi di desa, atau jumlah dosis vaksin yang digunakan), atau sebagai angka riil (real numbers) (pecahan atau angka desimal, misalnya umur, berat atau suhu). Data kategori. Data kategori menggunakan angka untuk menjelaskan sesuatu (informasi kualitatif). Angka yang berupa tidak mengukur jumlah sesuatu, tetapi digunakan untuk mengklasifikasikan kategori yang berbeda. Data kategori dapat dibagi menjadi tiga tipe, yaitu: Data nominal (atau data nama ). Angka dipergunakan untuk mencerminkan kategori yang berbeda, yang biasanya diidentifikasi dengan namanya. Angka digunakan sebagai kode, dan kategori yang berbeda tidak mempunyai urutan secara alamiah. Misalnya, jenis ternak sering dicerminkan dengan kode, sehingga 1 = sapi, 2 = kerbau, 3 = babi, 4 = ayam. Data ordinal (Atau data urutan ). Angka mencerminkan kategori yang berbeda, tetapi terdapat urutan secara alamiah, karenanya 2 lebih besar dari 1. Misalnya, desa dapat dibagi menjadi lecil, medium dan besar, berdasarkan populasi sapi. Kode yang berurutan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan desa sehingga 1 = kecil, 2 = medium, dan 3 = besar.

145 133 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 133 Dichotomous data Dates Data dichotomous. Hanya dua nilai yang memungkinkan. Ini sama dengan data Ya/Tidak, tetapi dicerminkan oleh dua angka (misalnya 0 = Tidak dan 1 = Ya). Tanggal. Tanggal merupakan data spesial yang berupa angka, yang digunakan untuk data untuk pertanyaan seperti Kapan anda memperhatikan pertama kali ternak sakit?. Penyimpanan data Jalan untuk menyimpan data didalam komputer sangat serupa dengan jalan menyimpan kertas. Marilah kita pertama kali mempertimbangkan sistem penyimpanan kertas untuk data survai. Teladan: Survai dikerjakan untuk memperkirakan seroprevalence dari protective antibodi terhadap penyakit rinderpest sebagai bagian dari program monitoring vaksinasi. Survai mengumpulkan berbagai macam data dari sejumlah kelompok (herd) yang diseleksi secara acak, dan mengumpulkan spesimen darah dari ternak yang diseleksi secara acak pada setiap kelompok. Pertanyaaan yang diajukan adalah tentang setiap kelompok dan responnya disimpan dalam file, dengan satu lembar per kelompok. Data dari ternak yang diseleksi untuk sampling disimpan didalam file yang terpisah, dengan satu lembar per kelompok dan satu baris per ekor ternak. Dua file berisi semua informasi yang dikumpulkan selama survai. Pada contoh ini, file untuk data kelompok ternak berisi satu lembar per kelompok. Data dari pertanyaan yang sama setiap kelompok dicatat pada tempat yang sama untuk setiap formulir. Semua data pada satu formulir berhubungan dengan satu kelompok saja. Pada file data ternak, setiap baris didalam tabel berisi data dari seekor ternak, dan setiap kolom berisi informasi yang sama untuk semua ternak yang berbeda dalam satu kelompok tertentu. Pada database komputer, informasi yang disimpan sebagai tabel mempunyai jalan yang sama. Tabel disimpan sebagai file didalam memory komputer, dan data dari sesuatu yang berbeda disimpan pada file yang berbeda (misalnya satu file untuk data ternak, dan satu untuk data kelompok). Setiap tabel terdiri dari kolom dan baris. Setiap baris berisi informasi untuk satu jenis (misalnya satu kelompok didalam file kelompok atau satu ekor ternak didalam file ternak). Setiap kolom hanya berisi satu jenis data, yaitu jawaban dari pertanyaan tertentu dari setiap kelompok atau tiap ekor ternak. Misalnya pada file kelompok, kolom pertama mungkin menyimpan informasi nama kelompok, yang kedua adalah nomor ternak, dan selanjutnya. Pada bahasa komputer, baris disebut sebagai record, dan kolom disebut sebagai field. Apabila anda membuat tabel baru untuk menyimpan data dari survai, anda harus menyebutkan field (kolom) mana yang anda inginkan, atau dengan kata lain, informasi apa yang akan anda simpan didalam tabel. Untuk setiap field, anda juga harus menyebutkan tipe data apa yang akan anda simpan disana, apakah berupa tek, angka, ya/tidak, atau tanggal. Apabila anda mulai memasukkan data kedalam tabel baru, anda akan menambahkan record baru (baris baru) untuk setiap kelompok atau ternak yang anda masukkan. Kumpulan tabel satu atau lebih yang berhubungan dengan informasi disebut database. Procedur prosesing data Apabila pengumpulan data telah lengkap, ada beberapa langkah sebelum data dapat dianalisa. Hal ini diterangkan dengan detail dibawah ini.

146 134 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 134 Processing data for analysis Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: Pemeriksaan permulaan untuk kelengkapan dan akurasi data Koding data Membuat database komputer Pemasukan data Pemeriksaan untuk kesalahan dan ketidak konsistenan selama pemasukkan data Koding kembali Konversi data diantara format yang berbeda Analisis Pemeriksaan permulaan untuk kelengkapan dan akurasi data Sebelum pekerjaan pada komputer dikerjakan, lembar rekord data harus diperiksa dengan cermat untuk kekurangan atau kesalahan. Lebih baik hal ini dikerjakan sewaktu tim survai masih ada didesa, sehingga apabila terdapat masalah masih dapat dikoreksi. Pemeriksaan cepat dari lembar data harus menunjukkan setiap perbedaan dimana data hilang/kurang. Mendapatkan jenis kesalahan lain membutuhkan pengamatan yang seksama. Misalnya, umur ayam mungkin telah dicatat 12 tahun daripada sebetulnya 12 minggu, atau suatu desa dinyatakan tidak pernah ada wabah, tetapi mempunyai catatan tanggal kejadian wabah penyakit yang terakhir. Apabila jenis kesalahan ini ketahuan di awal, maka pertanyaan dapat diulang kembali, atau orang yang mengisi formulir mungkin ingat jawaban yang sesungguhnya dan dapat mengoreksinya. Apabila hal ini tidak memungkinkan, jawaban harus dikosongkan dan dianggap sebagai data yang hilang. (Lihat dibawah). Koding data Koding data adalah proses untuk mengkonversikan data yang komplek menjadi bentuk yang lebih sederhana yang lebih mudah untuk dimanipulasi. Komputer dirancang untuk bekerja dengan angka, oleh karena itu meggunakan angka sebagai kode membuatnya bekerja lebih mudah. Menggunakan kode juga membuat pemasukkan data lebih cepat dan lebih akurat dan menghindari ketidak konsistenan. Teladan: Survai dilakukan terhadap 40 kelompok (herd) dan 20 ekor ternak untuk setiap kelompok, dengan total sampel sebanyak 800 ekor. Data untuk setiap ekor ternak dimasukkan komputer. Setiap kelompok diidentifikasi dengan nama pemilik, dan setiap ekor ternak harus diidentifikasi berasal dari kelompok mana ternak tersebut berasal. Apabila.nama pemilik kelompok digunakan maka nama penuh (kadang-kadang sangat panjang) harus diketik untuk 800 ekor ternak. Hal ini sangat mudah membuat kesalahan apabila melakukan pengetikan yang banyak. Apabila kesalahan telah dibuat, dan nama dari satu kelompok diucapkan untuk dua cara yang berbeda, maka komputer tidak berfikir bahwa mereka merupakan kelompok yang sama, tetapi merupakan dua kelompok yang berbeda. Hal ini akan menyebabkan masalah dalam analisis, misalnya jumlah kelompok sekarang menjadi 41 daripada 40. Cara yang baik dalam memasukkan data adalah dengan menggunakan kode nomor (nominal) untuk kelompok. Kelompok pertama diberikan kode 1, kedua kode 2 dan seterusnya sampai sengan kelompok 40. Lebih mudah mengetik angka yang pendek daripada nama pemilik yang panjang, dan karena kesalahan dapat dihindari pada waktu memasukkan data.

147 135 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 135 Data dictionary Kode dapat digunakan untuk segala macam data yang mempunyai angka untuk kategori yang berbeda (data kategori). Nama kelompok, desa, distrik atau propinsi adalah contohnya., tetapi penyakit, jenis dan musim mungkin juga dikonversikan ke kode numerik., Sebelum koding, kamus data harus dipersiapkan. Hal ini merupakan daftar untuk semua kemungkinan nilai. Kadang-kadang daftar ini akan mudah apabila dipersiapkan sebelum survai. Misalnya, apabila koding musim di daerah tropis, anda mungkin dapat memakai 1 = Basah, 2 = Dingin, 3 = Panas. Pada kasus lainnya, anda mungkin tidak mengetahui semua respon yang berbeda sampai setelah semua data dikumpulkan. Misalnya, bila koding jawaban untuk pertanyaan tentang penyakit apa yang paling penting untuk sapi yang terjadi di desa. Pada kasus ini, setelah semua pengumpulan data selesai, lembar pencatatan data harus diperiksa untuk semua jawaban yang berbeda, dan kode yang terpisah yang ditetapkan untuk setiap penyakit yang berbeda yang disebutkan. Epi Info Data yang hilang Data yang hilang merupakan masalah yang harus dipertimbangkan untuk saat ini. Apabila kita menetapkan kode, adalah merupakan hal yang baik apabila kita mempersiapkan kode untuk data yang hilang. Angka yang hilang harus diperlakukan dengan saksama untuk menghindari kesalahan. Bila mencatat informasi pada lembar data, data yang hilang harus dibiarkan kosong atau dipergunakan garis. Bila memasukkan data kedalam komputer, beberapa program tidak mengijinkan anda untuk mebiarkan field kosong, dan akan mengisinya dengan nol. Ini adalah masalah karena terdapat perbedaan yang besar antara penduduk desa tidak mempunyai itik, dan tidak mengetahui berapa jumlah itik yang dimiliki sama sekali. Tergantung dari program yang digunakan, mungkin dibutuhkan menggunakan kode khusus untuk data yang hilang pada field. Misalnya, fiels menyimpan informasi tentang jumlah itik mungkin mempunyai jumlah total, atau apabila data tidak ada kodenya, -99. Dalam analisis, penduduk desa dengan kode -99 untuk populasi itik dapat dikeluarkan dari analisis. Pada Epi Info, apabila tidak ada data yang dimasukkan maka secara otomatis dipertimbangkan sebagai nilai yang hilang. Selama analisis hal ini diabaikan. Sementara itu apabila data diimpor dari program yang berbeda, mungkin mereka akan memperlakukannya berbeda. Data yang hilang yang telah diberi kode (misalnya -99) dapat dikeluarkan dari analisis dengan menggunakan perintah select yang dijelaskan pada halaman 137. Misalnya, select ducks <> -99. Defining fields Membuat tabel Sebelum memasukkan data kedalam komputer, program database harus menggunakan set up tabel untuk data. Tabel yang terpisah harus dibuat untuk setiap tipe informasi yang berbeda. Misalnya, apabila data kelompok dan data ternak telah dikumpulkan, dua tabel terpisah dibutuhkan. Ha; ini karena setiap record (baris) didalam tabel menyimpan data satu macam saja, baik untuk semua ternak, atau semua desa, tetapi bukan campuran keduanya. Field yang terpisah dibuat untuk setiap potong data, dan tipe datanya dispesifikasi. Untuk tabel ternak didalam survai seroprevalence, field terlihat sebagai berikut: No. Ternak: No. Kelompok: Tanggal kunjungan: Umur: Angka (integer) Angka (integer) Tanggal Angka (riil)

148 136 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 136 Jenis kelamin: Tek (J atau B) Antibods? Ya / Tidak Field width Data entry form Data checks Range checks Allowed entries Consistency checks Untuk berbagai field (misalnya teks) juga membutuhkan ketentuan berapa lebar field atau sampai seberapa jauh teks akan disimpan disini. Pada contoh diatas, hanya satu huruf akan selalu digunakan untuk field jenis kelamin, maka lebarnya adalah satu. Untuk menyimpan field nama desa, mungkin anda membutuhkan ruang untuk 20 atau 30 huruf. Bila tabel dasar telah dipersiapkan, sebagian besar program database mengijinkan anda untuk set up data entry form jugal. Hal ini adalah monitor dari komputer yang meletakkan setiap ketikan data untuk rekord tunggal. Selain menunjukkan semua data sekalian seperti tabel, dia menunjukkan hanya satu rekord. Bila membuat formulir pemasukkan data, dia harus pada urutan yang sama dan mempunyai tampilan yang sama seperti lembar kertas pencatatan data. Hal ini membuat lebih mudah untuk memperoleh data selama memasukkannya. Salah satu kelebihan menggunakan formulir pemasukkan data memungkinkan kita melakukan pemeriksaan data selama memasukkan data. Pemeriksaan data ada tiga tipe yakni: Pemeriksaan kisaran (Range checks) meyakinkan bahwa nilai yang dimasukkan jatuh pada kisaran tertentu. Misalnya, umur kerbau adalah lebih besar dari nol, tetapi lebih rendah dari 30 tahun. Apabila angka jatuh diluar kisaran tersebut diketik, komputer akan memberikan peringatan. Serupa dengan pemeriksaan kisaran adalah daftar allowed entries. Misalnya, bila memasukkan jenis kelamin ternak dalam field teks, dia harus J atau B. Menetapkan bahwa J dan B adalah merupakan entry yang diijinkan akan dapat menjaga kesalahan. Pemeriksaan konsistensi (Consistency checks) membandingkan dua bagian informasi atau lebih untuk memeriksa ketidak konsistenan. Misalnya, data dicatat mengenai jumlah anak sapi yang dimiliki oleh sapi betina induk. Bila jumlah anak sapi lebih besar dari nol, komputer dapat memeriksa untuk meyakinkan bahwa umurnya lebih besar dari 2 tahun, dan ternaknya bukan jantan. Pada kasus ini, komputer akan menampilkan peringatan dan mengijinkan pengguna untuk membetulkan kesalahan. Epi Info Creating a new table Pada Epi Info, membuat tabel baru dan membuat formulir pemasukkan data dilakukan pada waktu yang sama. Gunakan prosedur berikut ini: Step 1: Mulai Epi Info, dan buka Eped, pengolah kata. Untuk petunjuk yang detail mengenai bagaimana menggunakan Eped, gunakan manual on-line. Step 2: Rancang monitor pemasukan data, dimana termasuk semua teks yang dibutuhkan untuk menjelaskan field atau membuat pemasukkan data lebih mudah. Step 3: Dimana data akan dimasukkan kedalam field, sisipkan kode field didalam monitor pemasukkan data. Kode utamanya adalah sbb: _ (garis bawah): field teks (jumlah garis bawah menentukan ukuran dari field) # (hash): jumlah field (jumlah dari hash menentukan ukuran dari field). Sisipkan desimal apabila dibutuhkan, misalnya ###.## <Y> ya/tanpa field

149 137 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 137 <dd/mm/yy> <mm/dd/yy> field tanggal (format hari/bulan/tahun) field tanggal (format bulan/hari/tahun) Teladan: File daftar pertanyaan untuk survai yang ditunjukkan diatas terlihat sebagai berikut: Questionnaire file Monitor Pemasukkan Survai Data Seroprevalence No. Ternak: ##### No. Kelompok: ##### Tanggal Kunjungan: <dd/mm/yy> Umur: ##.# Jenis Kelamin: _ Antibodi? <Y> Step 4: Simpan file sebagai file daftar pertanyaan (ekstensi.qes ). Step 5: Keluar Eped, dan mulai program Enter dari Program menu. Step 6: Apabila bertanya, ketik nama dari file data yang baru yang anda ingin buat (biasanya sama dengan nama file daftar pertanyaan, tetapi dengan extensi.rec). Step 7: Pilih opsi 2 Buat file data baru dari file.qes Step 8: Ketik nama dari file daftar pertanyaan yang anda buat di Eped. Step 9: Ketik Y yang menunjukkan bahwa semuanya adalah OK. Epi Info akan membuat file baru menurut definisi field pada file daftar pertanyaan. Bila file dibuat anda siap mulai memasukkan data. Meskipun demikian, anda juga dapat memilih untuk mempersiapkan berbagai aturan pemasukkan data dan pemeriksaan konsistensi didalam file. Keluar program Enter program, dan gunakan step berikut untuk mempersiapkan pemeriksaan: Setting up data checks Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Pilih Check dari Program menu untuk mulai program Pemeriksaan ( Check). Ketik nama data file baru yang dibuat atau dengan menekan enter dan memilihnya dari daftar. Monitor menampilkan pemasukkan data, siap untuk melakukan pemeriksaan pemasukkan data. Sebutkan pemeriksaan yang berbeda untuk semua field (lihat dibawah) Tekan F10 untuk mengakhiri. Tekan Y untuk menyimpan perubahan didalam disk. Ini adalah kisaran pemeriksaan yang dapat ditampilkan pada setiap field. Berbagai macam pemeriksaan yang penting ada didaftar dibawah ini, tetapi lihat manual on-line untuk lebih detailnya. Kunci F1 dan F2 akan menetapkan nilai minimum dan maksimum yang dimasukkan (Pemeriksaan kisaran). Untuk berbagai macam tipe data, minimum adalah 0 (tidak ada angka negatif diijinkan).

150 138 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 138 Menekan kunci F3 berarti bahwa data dari rekord sebelumnya diulangi pada rekord selanjutnya. Untuk field yang mempunyai informasi yang sama untuk bermacam-macam rekord pada baris, hal ini akan dapat menghemat banyak waktu. Apabila datanya berbeda, anda dengan mudah dapat mengetik data yang baru. Kunci F4 menetapkan aturan bahwa data harus dimasukkan didalam field sebelum data disimpan. Untuk data yang kritis yang harus selalu tampil (misalnya kode ID) akan mencegah kesalahan. Kunci F6 dapat digunakan untuk menetapkan daftar nilai yang mungkin (misalnya J dan B untuk field jenis kelamin). Tidak ada pemasukkan lain yang akan diterima. Avoiding data entry errors Double entry system Epi Info Entering data Pemasukan data Pemasukkan data kedalam komputer adalah memakan banyak waktu dan membosankan, dan membutuhkan kesabarab, ketelitian dan keterampilan yang baik pada keyboards. Seseorang yang berpengalaman dapat memasukkan data dengan cepat dan sangat akurat, tetapi dia selalu mungkin membuat kesalahan. Kesalahan yang dibuat selama memasukkan data dapat membuat kesimpulan yang tidak betul dari survai. Ada beberapa cara untuk menghindari membuat kesalahan. Bila memasukkan sejumlah besar data, sangatlah mudah seseorang kehilangan konsentrasi. Istirahat setiap setengah jam atau satu jam, dan kerjakan sesuatu yang berbeda. Alternatif lain, gunakan dua orang bekerja pada pemasukan data dan bekerja bergantian. Pastikan lembar data pencatatan telah diperiksa dengan saksama sebelum pemasukan data untuk membuatnya mudah. Apabila terdapat kesalahan atau angka yang ditulis kurang jelas, hal ini akan membuat kesukaran didalam pemasukkan data. Betulkan masalah ini dahulu. Menggunakan program database yang membuat pemeriksaan kisaran, mengijinkan pemeriksaan nilai dan pemeriksaan terhadap konsistensi akan menentukan kesalahan yang mereka perbuat dan yang membuatnya mudah untuk mengoreksinya. Cara terbaik untuk menghindari kesalahan selama pemasukkan data disebut double entry system. Sekali semua data telah dimasukkan, mereka semua memasukkan data kedua kalinya. Selama pemasukkan data yang kedua, program khusus membandingkan data yang diketik dengan data yang telah disimpan didalam memory komputer, dan menampilkan peringatan apabila terdapat perbedaan. Meskipun kesalahan menekan kunci yang kadang-kadang terjadi, sangat jauh kemungkinannya bahwa kunci yang salah akan ditekan kembali untuk gambaran yang sama selama dua sesi pemasukan data. Yang ideal, pemasukan data yang kedua dilakukan oleh orang yang berbeda. Alternatif double entry system menggunakan dua file yang dimasukkan secara terpisah, dan dibandingkan perbedaannya. Double entry sangat baik untuk menghindari kesalahan, tetapi mempunyai masalah bahwa pemasukan data membutuhkan dua kali pekerjaan dan waktunya dua kali lebih panjang. Pada Epi Info, program Enter digunakan untuk pemasukkan data. Pilih Enter dari Programs menu, dan ketik nama file data (atau tekan F9 untuk memilih dari daftar file). Pilih 1 Enter atau Edit Data, dan ketik Y untuk OK. Pemasukan data baru ditampilkan di monitor dan siap untuk memasukkan data. Beberapa anjuran membuatnya lebih mudah.

151 139 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 139 Angka dari catatan yang baru ditunjukkan pada bagian pojok dasar kanan dari monitoir. Hal ini akan membantu anda apa yang telah anda kerjakan. Untuk mengedit data, gunakan kunci F7 untuk kembali kebelakang satu rekord, atau kunci F8 untuk maju satu rekord. Untuk mencari rekord tertentu, gunakan Ctrl - F (tekan kebawah kunci Control, dan tekan F pada saat yang bersamaan). Anda akan memilih informasi yang anda butuhkan (misalnya nomor desa) dan tekan F2 untuk melakukan pencarian. Apabila daftar dari nilai yang memungkinkan telah ditetapkan, anda bisa menekan F9 untuk menunjukkan daftar, dan menggunakan panah untuk memilih nilai yang anda inginkan. Double entry with the Epi Info Check program Double entry with the Epi Info Validate program Saving data to disk Uninterruptable power supply (UPS) Backing up data Ada dua jalan menggunakan Epi Info untuk double entry system untuk pemeriksaan data. Yang pertama adalah menggunakan program Enter, tetapi pilih t 4 Enter kembali dan verifikasi rekord didalam file data yang ada, disamping pilihan 1. Sesudah memasukkan nama file, anda dapat memasukkan data secara normal. Meskipun demikian, apabila data dimasukkan berbeda dengan yang ada di file, peringatan akan nampak. Cara lain untuk memeriksa data adalah menggunakan Epi Info Validate program. Memasukkan data dua kali didalam dua file data yang sama. Kemudian pakai Validate program untuk membandingkan data didalam dua file untuk melihat apakah ada yang berbeda. Meskipun anda telah dengan hati-hati memasukkan data, masih terdapat kemungkinan adanya beberapa kesalahan. Semua data harus diperiksa setelah pemasukan data untuk mencari kesalahan, seperti yang dijelaskan dibawah ini. Menyimpan dan backing up Waktu data dimasukkan, komputer biasanya menyimpan informasi didalam RAM nya, yaitu memory yang bekerja apabila komputer sedang hidup. Menyimpan data berarti membuat komputer untuk menulis data menjadi file dan disimpan didalam disk. Sekali data disimpan, komputer dapat dimatikan tanpa resiko kehilangan data. Apabila data belum disimpan, dan komputer dimatikan, semua data akan hilang, dan pekerjaan memasukkan data harus dimulai lagi. Hal ini terjadi apabila terjadi kegagalan power, atau bila terjadi problem dengan komputer. Apabila pasokan power tidak baik, problem ini dapat diatasi dengan menggunakan uninterruptable power supply (UPS), yang mempunyai battery untuk mengambil alih apabila terjadi kegagalan power. Meskipun UPS telah disambungkan ke komputer, anda harus hati-hati untuk menyimpan data kedalam disk setiap 10 menit. Hal ini akan memastikan bahwa hanya sebagian kecil data yang hilang apabila sesuatu kesalahan terjadi. Data yang telah ditulis ke disk lebih aman daripada data yang disimpan sementara didalam RAM, tetapi tetap ada masalah. Kadang-kadang disk terdapat kesalahan, sehingga data tidak dapat dibacanya. Meskipun masalah ini jarang, hal ini dapat menjadi sangat serius apabila hanya terdapat satu copy dari data tersebut. Menggunakan backups yang reguler akan dapat memecahkan masalah yang terjadi. Backup adalah copy kedua data yang telah disimpan pada disk lainnya. Biasanya, copy utama dari data disimpan pada hard disk didalam komputer. Hard disks sangat cepat, dan sangat baik, tetapi kadang-kadang juga ada problem. Backing up data ke eksternal (floppy) disk, dan menyimpan disk pada tempat yang aman berarti bahwa data tidak hilang apabila terdapat problem dengan hard disk. Anda harus backup data anda selama pemasukkan data paling tidak sehari sekali. Sesudah pemasukkan data selesai, data harus di back up apabila ada perubahan yang dilakukan.

152 140 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 140 Epi Info Epi Info Pada Epi Info, data disimpan ke disk setiap anda merubah rekord. Program menanyakan Write data to disk (Y/N/<Esc>)? Setiap kali. Jawaban Y untuk menyimpan data. Untuk membuat back up data pada floppy disk, pergunakan operating system untuk mengcopy file. Pada DOS, menggunakan perintah copy command (misalnya copy results.rec a:). Apabila menggunakan MS Windows,pergunakan File Manager atau Windows Explorer untuk mengcopy file. Pemeriksaan kesalahan sesudah pemasukan data Setelah semua data dimasukkan, mereka harus memeriksa lagi. Apabila langkah ini diabaikan, sering terjadi data analisis dan laporan yang dibuat tidak berguna dan sia-sia. Sering selama analisis, hasil yang aneh didapatkan karena kesalahan pada data. Apabila kesalahan ini dibetulkan, semua analisis harus dilakukan lagi, karena data telah berubah. Daripada membuang waktu, akan lebih baik dapatkan problem sebelum analisis dimulai. Sebaliknya pemeriksaan problem sebelum pemasukan data, pemeriksaan sesudah pemasukan data adalah lebih cepat dan lebih mudah, karena kita dapat menggunakan komputer untuk membantu kita. Komputer dapat mencari melalui semua data untuk memperoleh nilai yang aneh sangat cepat. Setiap field (kolom) harus diperiksa secara terpisah, dan kemudian berbagai field mungkin diperiksa bersama untuk mengkaji konsistensi. Ini adalah beberapa tehnik yang berguna dengan menggunakan komputer untuk membantu memeriksa data. Pada Epi Info, data dapat diperiksa dengan menggunakan Analysis program. Ini adalah program yang sama yang menggunakan analisis data secara umum, dan dengan tehnik yang sama mempunyai kemampuan yang seimbang. Untuk memulai Analysis program, mulai Epi Info, pilih Programs menu, dan pilih Analysis. Monitor Analysis dibagi menjadi dua bagian bagian dasar untuk anda guna menulis perintah untuk memberitahu komputer analisis apakah yang anda inginkan, dan pada bagian atas melaporkan hasil dari analisis. Beberapa pegangan apabila menggunakan Analysis. Untuk memperoleh list perintah yang berbeda dan dapat digunakan, tekan kunci F2.. Anda selanjutnya highlight dan memilih perintah yang anda ingin gunakan. Untuk mendapatkan bagaimana menggunakan perintah, ketik perintah dan tekan F1. Hal ini akan membawa anda kepada help screen yang menerangkan perintah dan penggunaannya. Menekan F3 akan memunculkan list dari field data pada tabel anda. Anda butuh menyebutkan field mana yang anda inginkan untuk bekerja pada sebagian besar perintah. Highlight field didalam list dan menekan enter adalah cara yang paling cepat untuk menyisipkan nama field didalam perintah. Kadang-kadang anda butuh memasukkan lebih dari satu nama field. Anda dapat memilih berbagai field dengan menekan kunci +, dan kemudian menyisipkannya didalam perintah dengan menekan Enter. Pergunakan kunci F4 untuk menguji data sebagai tabel. Menekan F4 lagi akan menunjukkan satu rekord sebagai formulir pemasukan data. Tekan Esc untuk kembali ke analisis. Seperti dengan semua program Epi Info, tekan kunci F10 untuk menutup program dan kembali ke menu.

153 141 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 141 Epi Info Counting records Frequency tables Sebelum anda dapat mulai bekerja dengan file data, anda harus memberitahu Epi Info file mana yang anda inginkan. Gunakan perintah read dan ketik Enter. Anda dapat mencari melalui list untuk file yang anda inginkan. Hanya file Epi Info (.rec) ditunjukkan. Untuk menggunakan file didalam format dbase ketik read *.dbf. Pertama kali yang diperiksa apakah semua data telah dimasukkan, ataukan berbagai data telah dimasukkan dua kali. Anda dapat menggunakan program untuk memberitahu anda jumlah rekord didalam tabel, yang harus sama dengan contoh anda. Apabila anda load file kedalam Epi Info, jumlah total rekords ditampilkan pada bagian atas screen. Periksa apakah ini sesuai dengan ukuran sampel anda. Memecah data menjadi beberapa kelompok yang berbeda untuk melihat total setiap kelompok, dan jumlah kelompok yang berbeda, adalah cara yang sangat baik untuk memeriksa kesalahan. Hal ini dikerjakan dengan membuat tabel frekuensi (kadang-kadang disebut tabulasi satu arah). Teladan: Survai pada beberapa desa dilakukan pada satu propinsi. Beberapa desa dari setiap 6 distrik diikutkan. Kode digunakan untuk mengidentifikasi distrik mana suatu desa termasuk. Dengan menghasilkan tabel frekuensi dari kode distrik, hal ini memungkinkan untuk memeriksa setiap distrik dari 6 kode distrik yang berbeda yang datanya telah dimasukkan dengan saksama, dan jumlah desa yang betul untuk setiap distrik. Tabel frekuensi terlihat seperti berikut: Kode Distrik Jumlah Total 31 Pada contoh ini, tujuh kode distrik yang berbeda dilaporkan, dengan kode 13 berbeda dari lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat kesalahan yang dibuat dengan kode distrik untuk satu desa, dimana 13 telah dimasukkan, kemungkinan seharusnya 03. Apabila jumlah total desa didalam survai adalah 30, daripada 31, kemudian satu desa telah dimasukkan dua kali. Jumlah total desa pada setiap distrik selanjutnya dapat diperiksa untuk mendapatkan distrik mana yang mempunyai kebanyakan desa.

154 142 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 142 Epi Info Untuk menghasilkan tabel frekuensi didalam Epi Info, pergunakan perintah freq dan tunjukkan field mana yang anda inginkan agar program menggunakannya. Tabel diatas dihasilkan dengan mengetik freq districtid, dan menekan Enter. Tabel frekuensi berguna untuk identifikasi data yang hilang juga. Tabel frekuensi dari jenis kelamin dari ternak dari survai terlihat sebagai berikut: Jenis Kelamin Jumlah F 124 M 32 Hilang 4 Total 160 Maximum and minimum Tabel frekuensi seperti ini dapat digunakan untuk field semua jenis teks atau kategori angka dimana alternatif kemungkinannya terbatas (Misalnya kode distrik, spesies, penyakit, jenis kelamin, dll.). Apabila tabel frekuensi digunakan untuk angka lainnya (misalnya populasi), list yang panjang dan tidak menolong untuk semua populasi yang berbeda akan dihasilkan. Untuk nilai yang kontinyu (integer atau angka riil) ada dua cara yang berguna untuk memeriksa kesalahan. Yang pertama adalah untuk menghasilkan statistik deskriptif untuk field. Khususnya, nilai maksimum dan minimum sangat berguna. Teladan: Pada survai seroprevalence babi, umur (dalam tahun) dan perkiraan berat badan (dalam kilogram) untuk setiap ternak dicatat. Ringkasan statistik dihasilkan untuk dua field tersebut, dengan hasil sebagai berikut: Umur: Minimum tahun, Maksimum 100 tahun; Berat badan: Minimum - 3kg, Maksimum kg. Epi Info Pada kedua kasus, maksimum lebih besar dari yang diharapkan. Hal ini adalah contoh ketidaksengajaan menekan kunci 0 dua kali, daripada satu kali, dan seharusnya adalah 10 tahun, dan 200 kg. Untuk memeriksa ini, lembar data pencatatan yang asli harus diperiksa dan kesalahan dibetulkan. Perintah means dapat digunakan untuk menghasilkan kisaran ringkasan statistik. Ketik means dan field yang ingin anda gunakan. Perintah ini bisanya menghasilkan tabel frekuensi juga, yang tidak begitu berarti. Untuk menghasilkan hasilnya saja, ketik means fieldname /N. Perintah /N berarti tanpa tabel. Ini adalah contoh dari hasil-hasil yang ditampilkan apabila menguji field yang berisi populasi sapi di desa: ====> means sapi /n SAPI Total Sum Mean Variance Std Dev Std Err Minimum 25%ile Median 75%ile Maximum Mode Student's "t", testing whether mean differs from zero. T statistic = , df = 409 p-value = Beberapa informasi yang dihasilkan adalah tidak relevan, tetapi Total (jumlah total dari rekord), Sum (jumlah semua sapi pada semua desa), Mean (rata-rata

155 143 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 143 populasi sapi), Minimum dan Maximum memberikan informasi yang sangat berharga. Cara lain untuk menguji data semacam ini adalah dengan menggambar histogram yang menunjukkan distribusi nilai. Histogram adalah grafik yang menunjukkan jumlah rekord yang mempunyai nilai khusus, atau nilai dalam kisaran tertentu. Nilai yang aneh akan berada jauh disebelah kanan atau kiri dari grafik, dan dengan mudah dapat dilihat. Teladan: Sesudah mengoreksi problem dengan data umur yang diidentifikasi pada sampel survai seroprevalence pada babi yang diberikan diatas, histogram yang digambar, terlihat dibawah. Histogram menunjukkan jumlah babi yang jatuh pada kategori umur yang berbeda dan menunjukkan bahwa kebanyakan babi muda tidak dimasukkan didalam sampel, dengan beberapa babi yang telah lebih tua. Disitu terlihat ada seekor babi yang umurnya lebih dari 24 tahun. Hal ini kemungkinan suatu kesalahan, dan harus diperiksa No of observations <= 2 (2,4] (4,6] (6,8] (8,10] (10,12] (12,14] (14,16] (16,18] (18,20] (20,22] (22,24] > 24 Age Epi Info Histogram dapat digunakan baik untuk data kategori (misalnya kode, jenis kelamin, spesies) dan data continyu (umur, populasi). Untuk menunjukkan histogram didalam Epi Info, gunakan perintah histogram, yang menentukan penggunaan field. Grafik diatas dihasilkan dengan mengetik histogram kelompok umur, dimana kelompok umur mengidentifikasi umur mana kelompok ternak termasuk 4. 4 Pada Epi Info,hanya data kategori dapat digunakan untuk membuat histogram. Apabila file anda berisi data untuk umur babi, dan anda ingin menggambar a histogram, anda harus mengkonversinya ke data kategori dengan mengelompokkan semua babi dengan umur yang serupa menjadi satu kelompok. Untuk melakukan ini, buatlah field numeric baru yang disebut KELOMPOK UMUR, dengan menggunakan perintah define kelompok umur ##. Anda kemudian harus mengisi field baru dengan

156 144 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 144 Selecting subgroups Disamping itu untuk menguji satu field setiap kali, hal ini memungkinkan untuk memeriksa dua (atau lebih) pada waktu yang sama untuk konsistensi. Salah satu cara mengerjakan ini adalah menyeleksi kelompok rekord dari data yang sesuai dengan definisi tertentu. Teladan: Survai sapi telah mencatat jenis kelamin, dan jumlah anak sapi yang lahir. Kelompok rekord diseleksi yang diidentifikasi senagai Jantan, tetapi tidak mempunyai 0 seperti jumlah anak sapi yang lahir.. Definisi untuk kelompok adalah: (Jenis Kelamin = J) dan (Anak sapi > 0). Jumlah rekord pada kelompok kemudian dihitung untuk menyatakan bahwa 3 rekord telah sesuai definisi. Tiga rekord ini diperiksa dengan yang asli untuk membetulkan Epi Info Untuk memilih kelompok rekord didalam Epi Info, gunakan perintah select dan tentukan rekord mana yang akan anda gunakan.. Setelah anda menggunakan perintah select, semua analisis yang anda lakukan akan bekerja pada sub-kelompok yang dipilih. Untuk menghentikan pilihan dan bekerja dengan semua rekord, gunakan perintah select tanpa menentukan rekord tertentu. Penggunaan beberapa perintah select yang berbeda akan memilih rekord-rekord yang sesuai dengan setiap perintah. Misalnya: select kelamin = J select anak sapi > 0 means anak sapi /n select hanya ternak jantan yang diseleksi jantan dan ternak dengan anaknya diseleksi ringkasan statistik (termasuk jumlah dari rekord) yang dihasilkan. Seleksi dihentikan - semua rekord aktif Cross tabulations Tabel dua arah, atau tabulasi silang (cross tabulation) dapat dipergunakan untuk memeriksa dua peubah berkategori juga. Menggunakan sampel yang sama untuk membandingkan jenis kelamin dan jumlah anak sapi, tabel dua arah terlihat sebagai berikut: Anak sapi Jen.Kel B J Epi Info Tabel ini memperlihatkan jumlah rekord yang sesuai dengan dua kriteria yang berbeda. Misalnya, disana terdapat 122 rekord dari ternak betina dengan 1 ekor anak sapi, dan 64 betina dengan 2 ekor anak. Tiga rekord dengan kesalahan dapat dilihat dengan mudah. Gunakan perintah tables untuk menghasilkan tabel dua arah, tentukan dua field data untuk disertakan. Tabel diatas dibuat dengan perintah: tables kelamin anak sapi. Catatan bahwa field yang pertama yang anda tentukan ditunjukkan pada baris dari tabel dan yang kedua didalam kolom. kode yang mendefinisikan kelompok umur babi. Pada histogram, babi dikategorikan menjadi dua kelompok tahun.. Pergunakan perintah: kelompok umur = 2 * round(umur / 2) untuk membentuk kode kategori kelompok umur, yang dikelompokkan menjadi rentangan 2 tahun. Untuk mengelompokkan menjadi rentang 5 tahun, ganti 2 dengan 5.

157 145 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 145 Scatter plot Apabila dua tipe data kontinyu dibandingkan secara grafis, anda dapat membuat plot sebaran (scatter plot). Scatter plot menggambar titik yang menunjukkan nilai dari sebuah peubah pada axis x, dan lainnya pada axis y. Teladan: Data desa telah dikumpulkan tentang jumlah keluarga yang memelihara sapi dan jumlah total sapi di desa. Dua kelompok data ini ditampilkan pada scatter plot yang ditunjukkan dibawah ini. Sebagian besar titik terletak dekat dengan pusat grafik, dengan demikian menujukkan bahwa desa dengan jumlah keluarga yang kecil yang memelihara sapi, biasanya mempunyai jumlah total sapi yang sedikit, akan tetapi desa dengan jumlah keluarga yang banyak mempunyai banyak sapi. Disini terdapat satu titik pada kiri atasari grafik yang terpisah dari lainnya. Titik ini menggambarkan bahwa desa mempunyai banyak keluarga yang memelihara sapi, tetapi hanya sedikit jumlahnya. Meskipun ini mungkin (setiap keluarga mempunyai seekor atau dua ekor), dan hal ini jelas tidak seperti biasanya, dan kemungkinan salah dalam pemasukan data. Data yang asli harus diperiksa Families Cattle Epi Info Untuk menggambar grafik sebaran (scatter graph) didalam Epi Info, gunakan perintah scatter, tentukan dua field yang anda ingin gunakan. Grafik diatas dihasilkan dengan perintah: scatter keluarga dengan sapi. Field pertama ditunjukkan pada axis x. Koding kembali Data tidak selalu didalam bentuk yang terbaik untuk analisis waktu mereka memasukkan. Koding kembali adalah proses untuk merubah data dari satu bentuk ke bentuk lainnya untuk mempermudah analisis. Koding kembali setelah

158 146 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 146 memasukkan data adalah lebih mudah, karena komputer dapat melakukan semua perhitungan untuk kita. Epi Info Teladan: Pada survai laju kejadian, tanggal wabah penyakit yang terakhir untuk penyakit Newcastle terhadap ayam kampung dicatat, bersama dengan tanggal kunjungan ke desa. Untuk analisis, kita membutuhkan untuk mengetahui seberapa lama wabah yang terakhir terjadi, dan bukan tanggalnya. Perhitungan dilakukan dengan mengurangi tanggal terjadinya wabah yang terakhir dengan tanggal kunjungan.. Koding kembali data dilakukan dengan memerintah komputer bagaimana anda ingin merubah data. Hal ini biasanya dengan membuat field baru. Komputer menghitung nilai untuk field yang baru berdasarkan data lain didalam tabel. Didalam Epi Info, anda pertama harus membuat field sementara untuk menyimpan nilai baru yang baru. Pergunakan perintah define, tentukan nama untuk field dan tipe data apa yang disimpan. Misalnya define nama kelompok membuat field baru dengan nama nama kelompok. Ini diikuti dengan 10 garis bawah (_) yang menggambarkan bahwa ini adalah field untuk teks, dengan ruangan 10 huruf. Jumlah field diwakili dengan tanda hash (#) karena itu perintah define berat ###.## akan membentuk field baru yang disebut berat, untuk menyimpan angka. Angka mempunyai ruangan atau tempat untuk 3 angka dan 2 desimal. Field untuk tanggal didefinisikan define visitdate <dd/mm/yy>. Sekali field data yang baru telah dibuat, anda dapat memberitahu Epi Info data apa yang akan anda letakkan pada field tersebut. Berbagai contoh perintah adalah sbb: define waktu #### waktu = tanggal kunjungan - tanggal kejadian define umur bulan ### umur bulan = umur tahun * 12 define totalpop #### totalpop = sapi + kerbau Buat field baru Waktu antara dua tanggal (dalam hari) dihitung dan disimpan didalam waktu. Buat field baru Umur, dinyatakan dalam tahun, dikonversikan kedalam umur dalam bulan. Buat field baru Population sapi dan kerbau dihitung dan disimpan didalam field totalpop. Menghubungkan data Kadang-kadang semua data tidak dalam tabel tunggal, tetapi didalam dua tabel atau lebih. Sebelum analisis, tabel harus dihubungkan. Teladan: Survai seroprevalence dilakukan terhadap 250 spesimen darah yang dikumpulkan dari babi. Selama pengumpulan specimen, data untuk kelamin, umur, dan sejarah vaksinasi untuk setiap bagi dicatat. Pada akhir survai, data ini dimasukkan kedalam database komputer. Spesimen darah dikirim ke laboratorium untuk analisis. Laboratorium memnggunakan sistem pencatatan yang telah dikomputerisasi, dan dapat mengirimkan semua hasil dari test darah pada disk di komputer.. Hal ini berarti bahwa banyak waktu yang dihemat dengan tidak usah mengetik ulang hasil dari analisis darah, dan kesalahan pengetikan dapat dihindari. Meskipun demikian, laboratorium menguji

159 147 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 147 spesimen darah pada urutan yang berbeda dengan data yang dipergunakan dalam lembar pencatatan data. Oleh karena itu dua tabel harus dihubungkan. Epi Info Key field Untuk menghubungkan dua tabel, harus terdapat satu bagian data yang sama untuk setiap tabel yang disebut dengan nama field kunci ( key field). Komputer menggunakan field ini untuk mengetahui bagian mana data dari satu tabel termasuk pada bagian mana pada tabel kedua. Lembar pencatatan data mengidentifikasi setiap spesimen dengan nomor tabung. Laboratorium juga mengidentifikasi setiap hasil test dengan nomor tabung. Nomor tabung karenanya dapat digunakan sebagai field kunci untuk menghubungkan dua tabel. Proses yang sesungguhnya untuk menghubungkan tergantung pada program database yang digunakan. Pada Epi Info, menghubungkan dua tabel menggunakan perintah relate, dan tentukan nama dari field kunci, dan nama file yang akan digabungkan. Untuk menggabungkan file adalah sebagai berikut: Step 1: Step 2: Step 3: Buka file pertama, meggunakan perintah read. Pastikan adanya field kunci dengan nama field yang sama pada kedua file yang terbuka dan file tersebut anda ingin hubungkan. Gunakan perintah relate untuk menghubungkan file kedua. Teladan: Menggunakan contoh diatas, dimana terdapat dua file data, yang satu disebut animals.rec dan satunya disebut results.rec. Kedua file tersebut mempunyai field yang disebut tubeid. Setelah membuka file animals, dua file dihubungkan dengan perintah relate tubeid results. Making a link permanent Setelah tabel dihubungkan, data dapat dianalisa. Meskipun demikian, hubungan tersebut hanya sementara, dan bila analisis telah selesai, mereka masih merupakan dua tabel yang terpisah. Untuk membuat hubungan tersebut permanen, simpan tabel hubungan kedalam tabel baru. Pada Epi Info hal ini dikerjakan dalam dua step, yaitu: pertama definisikan nama file yang baru (perintah route), dan kemudian tulis informasi kedalam file (perintah write recfile). Misalnya, untuk menyimpan dua file yang dihubungkan menjadi sebuah file yang disebut dengan nama alldata.rec, pergunakan perintah route alldata.rec, dan kemudian perintah write recfile. Mengkonversikan data antara dua format yang berbeda Format Apabila menggunakan Epi Info untuk manajemen data, program yang sama dapat digunakan untuk memasukkan data, pemeriksaan, koding, menghubungkan, dan sebagian besar analisis. Akan tetapi dibutuhkan waktu apabila anda untuk menggunakan program lainnya untuk analisis. Misalnya, mungkin tipe analisa khusus dibutuhkan untuk tipe survai tertentu, misalnya seperti yang diterangkan dalam buku ini. Program untuk melakukan analisis terdapat dalam disk, tetapi bukan merupakan bagian dari program Epi Info. Alternatif lain anda mungkin lebih senang menggunakan program database untuk mengelola data anda, dan kemudian membutuhkan penggunaan program statistik tertentu untuk menganalisnya. Kadangkadang data diberikan oleh seseorang dan mungkin telah dipersiapkan untuk menggunakan program lain. Pada semua kasus ini, data harus dikonversikan kedalam bentuk yang dapat digunakan oleh program lain. Format dari file data adalah jalan untuk menyimpannya didalam disk. Program yang berbeda menggunakan format yang berbeda, karena mereka menyimpan data pada cara yang berbeda. Untuk menggunakan data untuk program yang berbeda,

160 148 Bab 6: Manajemen & Analisis Data dengan Komputer Toolbox Survey 148 Epi Info Exporting data Importing data anda butuh merubah format data ke format dimana program yang menganalisis dapat menggunakannya. Umumnya menggunakan format seperti dbase, Paradox, and ASCII. Ada beberapa macam format data yang berbeda, tetapi untunglah ada beberapa format standars yang digunakan untuk memindah data untuk program yang berbeda. Contohnya file dbase (dengan ekstensi.dbf ) atau file Paradox (ekstensi.db ). Berbagai program dapat membaca dan menulis data kedalam format ini. Menulis data ke format baru disebut exporting, dan biasanya diakses melalui menu program Export atau Save As. Membaca data dari format yang berbeda disebut importing dan dapat diakses melalui opsi menu Import atau Open pada sebagian besart program. Epi Info mempunyai dua program khusus untuk mengkonversi data antara dua format yang berbeda, dimana keduanya dapat diakses dari menu Program. Program import membaca data dari empat format yang berbeda, termasuk dbase, dan menyimpannya sebagai format file Epi Info (.rec). Program export dapat mengkonversi data Epi Info ke 16 format yang berbeda (termasuk didalamnya dbase). Seperti disebutkan terdahulu, Epi Info dapat menggunakan file dbase untuk analisis tanpa konversi. Semua Program SurvaiToolbox dapat membaca dan menyimpan data kedalam format dbase atay Paradox. Analisis Akhirnya, bila semua prosesing data lengkap, maka siap untuk dianalisa. Analisa data yang sederhana dapat dilakukan dengan menggunakan alat dan metoda yang sama yang dijelaskan diatas untuk memeriksa data: tabel frekuensi, penghitungan, tabel dua arah (tabulasi silang), statistik deskriptip (maksimum, minimum, rataan), dan grafik (histogram, grafik sebaran). Data analisis yang lebih komplek dibutuhkan untuk rancangan survai yang komplek. Metode dan program untuk analisis data dari survai dijelaskan didalam Bagian II dari buku ini.

161 150 Bagian II: Rancangan Survai Toolbox Survey 150

162 Part II Rancangan dan Analisis Survai ProsedurSurvai Panduan umum pelaksanaan survai Bagian ini menyediakan petunjuk khusus untuk pelaksanaan tiga bentuk survai yang berbeda: survai prevalensi, survai laju insiden/kejadian penyakit, dan survai untuk membuktikan bebas dari penyakit. Rancangan dari masing-masing bentuk dipaparkan dengan sangat berbeda, namun semua survai penyakit ternak sama-sama menunjukkan gambaran umum Beberapa aktivitas yang diperlukan untuk pelaksanaan setiap survai antara lain : Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: Step 9: Step 10: Step 11: Step 12: Step 13: Step 14: Step 15: Step 16: Step 17: Step 18: Tentukan pertanyaan apa yang akan ditanyakan dan begaimana cara yang paling baik untuk menjawabnya. Identifikasi target populasi. Pilih rancangan survai yang benar. Putuskan jika survai menggunakan stratifikasi. Hitung ukuran sampel yang paling baik. Rencanakan aktivitas lapang. Latih anggota tim survai. Dapatkan pilot survai (survai pendahuluan). Pilih sampel. Pelaksanaan pekerjaan lapang. Kumpulkan informasi (dari para peternak dan/atau ternak-terrnak). Proses specimens sampai siap untuk analisis. Kirim specimens ke laboratorium. Periksa kelengkapan dan ketelitian data. Masukkan data survai dan hasil laboratorium ke komputer. Periksa terhadap kesalahan memasukkan data dalam komputer. Analisis data untuk menghitung estimasi. Laporkan hasil dari data yang diperoleh.

163 152 Bagian II: Rancangan Survai Toolbox Survey 152 Bagian berikut membahas beberapa tahap tersebut. Tahap-tahap lainnya diuraikan di tempat lain. Tahap 1: Pertanyaan Setiap survai penyakit ternak bertujuan untuk menjawab pertanyaan tentang populasi ternak. Pengembangan dan penyaringan pertanyaan, dan penyusunan bagaimana membuat pertanyaan terbaik merupakan tahap pertama yang penting dalam pelaksanaan survai penyakit. Biasanya, pertanyaan yang pertama ditanyakan adalah perihal yang sangat umum. Sebagai misal: apakah program vaksinasi haemorrrahagic septicaemia berjalan?, atau Berapa banyak cholera babi ada di bagian utara daerah ini?, atau apakah ada beberapa bovine spongiform encephalopathy terdapat di daerah ini?. Sementara pertanyaan-pertanyaan ini berguna sebagai titik awal, pertanyaan tersebut tidak dengan segera jelas sebagaimana mereka menjawabnya. Mereka perlu disaring sehingga kita dapat mengukur beberapa jumlah yang akan menjawab pertanyaan. Sebagai misal, pertanyaan kedua dapat disaring untuk menetapkan bagaimana kita dapat menentukan jika program vaksinasi berjalan. Jika program berjalan, imbangan ternak-ternak dalam populasi dengan protective titer antibodi harus lebih tinggi dibanding beberapa target level. Pertanyaan baru adalah Bagaimana prevalensi babi dalam populasi dengan protective antibody terhadap cholera babi?. Sekali diukur nilai ini dapat dibandingkan dengan beberapa target level untuk mengkaji keberhasilan, dan juga dibandingkan dengan level yang diukur pada waktu lampau, untuk mengkaji kemajuan. Proses penyaringan pertanyaan dan penentuan jumlah yang dapat diukur yang akan menjawab pertanyaan memerlukan beberapa tahap, dan sebagian besar pertanyaan memerlukan beberapa cara yang berbeda untuk menjawabnya. Target populasi Sumber populasi Tahap 2: Populasi Dalam survai-survai penyakit hewan terdapat beberapa populasi yang berbeda dimana kita tertarik untuk mengamatinya. Target populasi adalah populasi yang kita tujukan untuk menjawab sesuatu pertanyaan. Jika pertanyaannya adalah apakah ada rinderpest di daerah ini? sehingga target populasi adalah semua hewan berteracak dua di daerah tersebut. Sumber populasi adalah populasi yang digunakan untuk menggambarkan sampel tersebut berasal. Jika, untuk menjawab pertanyaan sebelumnya, suatu survai dua tahap dilaksanakan termasuk semua usaha peternakan intensif dan sapi dan kerbau yang terdapat di desa, sehingga ini akan merupakan sumber populasi. Idealnya,ini sama sebagai target populasi, tetapi biasanya dengan mengeluarkan beberapa kelompok karena merupakan sampel yang tidak praktis. Sebagai misal, kemungkinan tidak mungkin untuk menggambarkan dan manguji kerbau liar dengan data yang tersedia, jadi mereka harus dikeluarkan dari sumber populasi. Penting untuk diingat bahwa hasil survai hanya dapat digunakan untuk membuat kesimpulan mengenai sumber populasi, tidak untuk target populasi (jika mereka berbeda). Lihat halaman 20 untuk pembahasan mengenai kesimpulan. Tahap 3: Pemilihan rancangan survai Biasanya,penentuan yang baik dan penyaringan pertanyaan pertama akan menunjukkan rancangan studi apa yang diperlukan. Ketika mengevaluasi program vaksinasi pada babi dengan mengkaji level antibodi, maka jelas bahwa rancangan

164 153 Bagian II: Rancangan Survai Toolbox Survey 153 studi yang diperlukan adalah survai prevalensi. Ketika bertujuan mengamati bahwa penyakit tertentu tidak ada di suatu wilayah atau negara, lebih tepat menggunakan rancangan survai pembuktian bebas penyakit. Kadang-kadang sulit untuk menentukan apakah menggunakan survai laju kejadian atau survai prevalensi. Lihat halaman 29 untuk pembahasan peranan dua bentuk survai. Pengertian prosedur pelaksanaan dua bentuk survai, tertera dalam bab 7 (prevalensi) dan 8 (laju kejadian), yang juga membantu dalam penentuan bentuk survai yang lebih baik. Tahap 5: Ukuran sampel Sebelum survai dilaksanakan, perlu untuk mengetahui berapa jumlah unit pengamatan (kelompok-kelompok, desa-desa atau ternak-ternak) yang dibutuhkan untuk diuji guna menjawab pertanyaan. Penentuan ukuran merupakan salah satu bagian yang penting dalam perencanaan survai. Makin banyak ukuran sampel, makin tepat hasil yang akan diperoleh, dan memberikan jawaban yang lebih dapat dipercaya. Bagaimanapun juga, survai yang besar membutuhkan biaya dan waktu yang lebih banyak, jadi diperlukan kesepakatan bersama. Setiap rancangan survai berbeda dalam hal perhitungan ukuran sampel dan informasi yang diperlukan. Metode-metode untuk penghitungan ukuran sampel diterangkan pada bab berikut. Beberapa ukuran yang umum digunakan untuk penghitungan ukuran sampel diterangkan di bawah. Beberapa faktor utama dalam penentuan ukuran sampel adalah: ragam (jumlah variasi dalam populasi), ketelitian yang diinginkan, dan tingkat kepercayaan yang diinginkan. Bentuk survai khusus mungkin memerlukan informasi lain untuk penghitungan ukuran sampel, seperti diterangkan pada bab berikut. Ragam Ragam adalah ukuran berapa banyak variasi yang ada dalam populasi, atau berapa banyak perbedaan yang ada diantara individu-individu, kelompok-kelompok atau desa-desa. Ragam dapat tinggi, sedang atau rendah, dan dapat dihitung berdasarkan hasil survai sebelumnya. Suatu populasi dengan nilai sebaran yang lebar mempunyai ragam yang tinggi, populasi dengan sebaran nilai yang kecil mempunyai ragam yang rendah. Example: Tentukan dua populasi yang berbeda. Populasi 1 semuanya sapi dalamkawanan. Populasi 2 semuanya babi dalam kandang sapihan pada usaha peternakan babi intensif. Jika kita tertarik untuk menghitung rataan umur ternak di dua populasi, sebaran umur pada kawanan sapi (yang meliputi anak, muda dan dewasa) adalah lebih lebar dibanding sebaran umur pada babi kandang sapihan (semua ternak berumur dua bulan). Ketika membuat rataan umur, kawanan sapi mempunyai ragam yang lebih lebar dibanding babi sapihan. Ragam merupakan faktor penting waktu menghitung ukuran sampel. Pada populasi dengan ragam yang rendah, sebagian besar ternak sangat mirip. Untuk mengestimasi rataan atau prevalensi, pemilihan hanya pada sedikit ternak akan memberikan gambaran yang mewakili keseluruhan nilai yang ada. Bila ragamnya tinggi, lebih banyak ternak yang diperlukan, sebab setiap ternak terpilih mungkin berbeda. Ukuran sampel yang dibutuhkan akan lebih besar bila ragam populasinya lebih tinggi.

165 154 Bagian II: Rancangan Survai Toolbox Survey 154 Ketelitian dan tingkat kepercayaan yang diinginkan Ketelitian suatu survai meunjukkan bagaimana baiknya estimasi yang dibuat (lihat halaman 24). Ketelitian biasanya diukur dengan lebar selang kepercayaan (halaman 23). Selang kepercayaan yang sangat lebar menunjukkan bahwa kita tidak terlalu percaya dimana nilai yang benar berada. Di lain pihak selang kepercayaan yang sempit menunjukkan bahwa kita percaya bahwa nilai yang benar terletak dalam kisaran yang sempit. Selang kepercayaan merupakan estimasi ketelitian. Tingkat kepercayaan adalah ukuran kepastian seberapa besar kita percaya bahwa nilai terletak dalam kisaran tertentu atau selang kepercayaan. Tingkat kepercayaan 95% berarti 95% kita percaya bahwa nilai yang nyata terletak dalam selang. Jika studi diulang 20 kali, dan dirata-ratakan, kita akan salah satu kali, tetapi yang benar 19 kali. Dengan perjanjian, kita biasanya menggunakan tingkat kepercayaan 95%, meskipun kadang-kadang menggunakan tingkat kepercayaan 90%, 99% dan 99.9%. Waktu menghitung ukuran sampel,ketepatan yang lebih besar (selang kepercayaan yang lebih sempit) akan membutuhkan ukuran sampel yang lebih besar. Pemilihan tingkat ketepatan (sering dinyatakan dengan setengah dari lebar selang kepercayaan, sebagai misal ± 5%) seringkali ditentukan dengan kemungkinan praktisnya. Tahap 6: Perencanaan pekerjaan lapang Tugas-tugas yang melibatkan perencanaan pekerjaan lapang untuk pelaksanaan survai beragam menurut bentuk survai, dan situasi dimana survai dilaksanakan. Sulit untuk menyamaratakan perencanaan pekerjaan lapang. Daftar di bawah dirancang sebagai daftar tugas yang mungkin diperlukan untuk beberapa bentuk survai. Daftar ini tidak memasukkan semua tugas yang mungkin penting, atau setiap tugas pada semua situasi. Daftar perencanaan G Pembuatan rencana dengan tujuan yang jelas. G Dapatkan surat ijin resmi G Dapatkan, persiapkan dan perbaikan kendaraan G Perencanaan jadwal kunjungan desa G Pencatatan desa-desa G Membuat perjanjian tanggal kunjungan pada desa-desa yang dekat G Dapatkan perlengkapan pengendalian (seperti jerat, tali leher, pegangan hidung, elektroda darah, penangkap babi) G Dapatkan peta-peta wilayah studi G Persiapan laboratorium untuk analisis spesimen G Persiapan lembar pencatatan data G Perencanaan pelaksanaan wawancara G Pelatihan petugas lapang G Pengujian teknik wawancara, lembar-lembar pencatatan data, dan perlengkapan dengan latihan kunjungan G Dapatkan dan siapkan komputer untuk tatalaksana data atau untuk digunakan di lapang G Pelatihan petugas komputer untuk entri data survai Tahap 7: Pelatihan tim survai Petugas yang telah dilatih dengan baik akan membuat survai berjalan lebih lancar, meningkatkan hubungan yang lebih baik dengan peternak,mengumpulkan informasi dengan kualitas yang lebih baik, menambah kepercayaan dan motivasi petuga, dan melengkapi sumberdaya yang kuat untuk kerja mendatang. Program

166 155 Bagian II: Rancangan Survai Toolbox Survey 155 pelatihan untuk persiapan beberapa survai peternakan. Buku ini disusun untuk digunakan sebagai sumber pelatihan, dan Bagian III memuat petunjuk untuk pelatih, rencana pelajaran dan aktivitas pelatihanyang disarankan. Tahap 8: Pilot survai (survai pendahuluan) Pilot survai adalah survai kecil yang dilaksanakan sebelum survai sebenarnya. Pilot survai sangat berguna dengan beberapa alasan: membantu pelatihan anggota tim survai, mengidentifikasi beberapa permasalahan pertanyaan atau rancangan survai, mengumpulkan informasi pada populasi yang dapat digunakan untuk menghitung ukuran sampel dari survai yang sebenarnya agar lebih teliti, dan mengidentifikasi jika terdapat beberapa respon yang tidak terduga, atau wilayah-wilayah yang berbeda yang memerlukan untuk dipelajari melalui survai pertanyaan. Tahap 17: Analisis Kecuali untuk survai-survai yang sangat sederhana, sebagian besar untuk analisis data akan menggunakan komputer. Semua rancangan survai yang diterangkan dalam buku ini dapat dianalisis dengan menggunakan perangkat lunak komputer termasuk dengan penggunaan CD. Petunjuk khusus untuk menggunakan perangkat lunak diterangkan dalam bab yang bersangkutan. Perangkat lunak yang menyediakan analisis hanya untuk kunci ukuran-ukuran yang diberikan. Untuk pertanyaan-pertanyaan lain yang dimasukkan dalam survai, diperlukan beberapa analisis data umum. Perangkat lunak lainnya harus digunakan untuk analisis ini, dan Epi Info menyediakan alat yang pintar untuk analisis data umum. Buku ini menerangkan deskripsi umum dari kunci pengerjaan dengan Epi Info. Bagaimanapun juga untuk membuat kisaran analisis yang mungkin penting, pengguna dapat berkonsultasi dengan Epi Info on-line manual, dan menjadi terbiasa dengan Analysis program. Tahap 18: Pelaporan Tujuan survai penyakit ternak adalah tidak untuk mengumpulkan data atau membangkitkan beberapa hasil. Tujuannya adalah untuk menawab pertanyaan. Jawaban tersebut kemudian digunakan untuk mengambil beberapa macam kegiatan, biasanya untuk meningkatkan pelayanan kesehatan ternak, meningkatkan kesehatan kesehatan ternak, dan meningkatkan tingkat hidup peternak dan populasi pada umumnya. Hasil survai harus diberikan kepada masyarakat yang mampu untuk menggunakannya, atau kalau tidak semua pekerjaan survai menjadi sia-sia. Hal ini adalah diluar cakupan dari buku ini untuk membahas semua aspek penulisan laporan, dan sebagian besar petugas veteriner sudah berpengalaman dalam tugas ini. Meskipun demikian, beberapa hal-hal penting yang perlu dicatat antara lain: Sesudah menyelesaikan suatu survai, dan bahkan ketika survai masih berlangsung, perlu diprioritaskan analisis data dan persiapan laporan. Data yang berkenaan dengan situasi 6 atau 12 bulan lalu mempunyai kegunaan yang kecil. Pengguna informasi memerlukan untuk mengetahui apa yang terjadi sekarang, jadi setiap upaya harus dibuat untuk menghasilkan laporan sesegera mungkin sesudah pekerjaan lapang selesai.

167 156 Bagian II: Rancangan Survai Toolbox Survey 156 Penggunaan komputer untuk analisis data akan mempermudah untuk menghasilkan sejumlah besar ilustrasi, dan melakukan analisis yang lebih kompleks. Ketika menganalisis data dan membuat laporan, tetaplah diingat bahwa tujuan survai adalah untuk menjawab pertanyaan. Pertanyaan ini dapat selalu dijawab dengan satu bilangan. Hal ini merupakan informasi yang sangat penting dalam laporan. Sementara data menarik lainnya mungkin telah dikumpulkan pada waktu yang sama, laporan harus menerangkan dengan jelas apa temuan utamanya. Laporan yang berlembar-lembar dan analisis yang kompleks tidak membantu seseorang memahami situasi, bahkan membingungkan dan salah-pukul. Laporan-laporan seharusnya dibuat seringkas dan sesederhana mungkin. Informasi yang disajikan sebaiknya dapat membuat informasi tersebut mudah dan cepat untuk dimengerti. Dari pada menyajikan sederetan angka-angka yang panjang dalam tabel-tabel, akan lebih banyak memudahkan pembaca untuk memperoleh pesan jika data yang sama disajikan dalam bentuk grafik. Grafik ini dapat berupa pie chart, bar chart, grafik, atau, jika memungkinkan dalam bentuk peta-peta. Informasi harus didistribusikan kepada setiap orang yang memerlukannya,dan seseorang yang ikut berpartisipasi. Petugas lapang, staf veteriner tingkat lokal dan pedesaan, dan juga staf veteriner nasional harus menerima laporan, beberapa daripadanya mungkin diberikan informasi yang lebih terinci. Penting untuk dipikirkan mekanisme pelaporan informasi kembali ke peternak. Umpan balik informasi ini merupakan cara untuk membuat bahwa semua yang terlibat kegiatan survai merasa bahwa mereka mendapatkan sesuatu yang berguna., dan mereka akan senang untuk membantunya lagi di masa mendatang. Pikirkan juga untuk pendistribusian hasilsecara internasional. Negara-negara tetangga akan sering mendapatkan informasi yang berguna dalam pendekatan koordinasi bantuan regional untuk kontrol penyakit. Untuk alasan yang sama, informasi harus dikirimkan ke organisasi kesehatan hewan internasional, seperti lembaga regional, Office International des Epizooties (OIE) dan Organisasi Pangan dan Pertanian FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). Jika memungkinkan, hasil survai seharusnya dipublikasikan pada jurnal internasional. Terlepas dari kepentingan umum, rincian bagaimana survai dilaksanakan, dan hasilnya dapat membantu perencanaan survai lainnya yang serupa untuk pengaturan yang lebih baik dan melaksanakan pekerjaannya. Kemampuan yang ditunjukkan untuk melaksanakan pengamatan berkualitas tinggi menurut standar pengakuan internasional dapat meningkatkan reputasi internasional yang sangat besar dari negara-negara yang mempunyai wewenang veteriner. Kepercayaan internasional ini dapat memberikan keuntungan yang nyata, terutama dalam percaturan internasional.

168 7 Survai Prevalensi Daftar Isi Bab 1: Introduksi Bagian I: Latar belakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip umum Survai Penyakit Hewan Bab 3: Sampling Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Bab 5: Wawancara Pedesaan Bab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Bagian II: Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Bab 8: Bab 9: Survai prevalensi Melakukan sebuah survai Memilih rancangan yang benar Jumlah sampel Stratifikasi Sampling tahap pertama - desa atau kelompok Sampling tahap kedua - hewan Analisis data Survai Laju Insiden Penyakit Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Petunjuk bagi Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12: Lembar Kegiatan

169 156 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 156 Survai prevalensi Two-stage sampling Survai prevalensi digunakan untuk menduga proporsi dari populasi yang terkena suatu penyakit tertentu, pada suatu waktu tertentu (lihat halaman 26). Survai prevalensi sangat lazim digunakan untuk mengumpulkan informasi pada program survai penyakit pada ternak. Bab ini menjelaskan tentang serangkaian survai yang dirancang khusus untuk negara sedang berkembang. Survai ini dapat digunakan untuk mengumpulkan data yang terpercaya, tidak bias, cepat dan tidak mahal. Survai prevalensi dapat digunakan untuk menilai prioritas penyakit dan mengembangkan strategi pengendalian penyakit (menentukan berapa besar penyakit pada satu populasi, dimana keberadaan penyakit), atau memonitor perkembangan program pengendalian (misalnya menentukan proporsi hewan yang mengandung antibodi setelah divaksinasi). Survai prevalensi dan laju insiden penyakit mengukur banyaknya penyakit dalam satu populasi, tetapi dengan cara yang berbeda. Perbedaan kedua cara ini dibahas pada halaman 29, untuk membantu menentukan yang mana yang terbaik untuk digunakan pada suatu keadaan tertentu. Bab 8 membahas tentang bagaimana melakukan sebuah survai laju insiden. Survai untuk membuktikan bebas penyakit sangat mirip dengan survai prevalensi dalam hal bahwa mereka digunakan untuk mengidentifikasi penyakit hewan, tetapi rancangan dan analisisnya sangat berbeda. Survai-survai ini dibahas dalam Bab 9. Sementara ketiga macam survai tersebut berhubungan dengan hal-hal yang berbeda, adalah mungkin untuk mengumpulkan informasi guna menduga dua atau tiga nilai tersebut dalam sebuah survai. Survai di daerah yang luas (survai nasional, propinsi, atau kabupaten). Survai yang mengukur prevalensi pada tingkat individu hewan sulit karena kurangnya sebuah kerangka sampling. Untuk menggunakan pemilihan acak (dan memastikan hasil yang dapat dipercaya) diperlukan sebuah kerangka sampling yang mengikutsertakan setiap individu hewan dalam daerah yang disurvai (lihat halaman 49). Adalah sesuatu hal yang tidak mungkin untuk membangun sebuah kerangka sampling yang akurat di suatu daerah yang luas. Two-stage sampling (halaman 64) mencegah timbulnya masalah ini dengan cara memecah sampling dalam dua tahap. Pertama, kelompok hewan dipilih secara acak (biasanya desa atau kelompok). Pada tahap pertama, sebuah kerangka sampling yang memuat daftar nama semua desa atau kelompok (unit satuan tahap pertama yang diminati) pada satu daerah harus dibuat. Sekali kelompok-kelompok tersebut sudah terpilih, setiap desa atau kelompok dikunjungi, dan sebuah kerangka sampling yang memuat individu hewan dalam kelompok disusun, dan digunakan untuk seleksi hewan (unit tahap kedua yang diminati) sebagai sampel. Kekuatan sampling dua tingkat ini adalah bahwa hewan perlu dibuat daftarnya hanya untuk sejumlah kecil kelompok atau desa saja, dan tidak keseluruhan populasi. Sebagai tambahan, pekerjaan lapang akan lebih mudah dilakukan, karena tim survai hanya perlu mendatangi relatif sedikit jumlah desa. Jika sampling acak sederhana digunakan, akan diperlukan satu atau dua ekor hewan dari banyak desa, hal ini akan memerlukan perjalanan yang lebih banyak. Kekurangan dari sampling dua tingkat ini adalah rancangan survai dan analisisnya lebih rumit. Program Survey Toolbox membantu membuat rancangan dan analisisnya lebih mudah. Bab ini menjadi pemandu untuk melakukan survai prevalensi dua tingkat penyakit hewan sebagai bagian dari program aktif survai di negara sedang berkembang.

170 157 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 157 Disease Prevalence Surveys Identify the area of interest Is there a first-stage sampling frame available or can one be built? Page 49 Yes No Does the frame have good estimates of village livestock population? Yes No First -stage (village) sampling Design 1 Probability Proportional to Size Design 2 Simple Random Sampling Design 3 Random Geographic Coordinate Sampling Page 153 Page 153 Page 154 Calculate sample size Page 154 Select villages Page 159 Second-stage (animal) sampling Fixed number of animals Fixed percentage of animals Fixed percentage of animals Build village livestock sampling frame and select animals Page 160 Collect specimens e.g. blood Page 95 Analyse specimens to determine disease status Analyse results to calculate disease prevalence Page 160

171 158 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 158 Melakukan sebuah survai Ada 20 langkah dalam menjalankan survai prevalensi dua tingkat, seperti dijelaskan dibawah ini. Penjelasan ini berdasarkan pada sebuah survai pada ternak di desa, dimana spesimen dikumpulkan untuk dianalisis di lab (misalnya sampel darah) untuk menentukan status antibodi atau penyakit seekor hewan. Beberapa prosedur perlu sedikit penyesuaian (penyederhanaan) bila 1) tidak ada spesimen yang dikumpulkan, dan hanya pemeriksaan klinis yang digunakan untuk menentukan status penyakit hewan, atau 2) pada tahap pertama dipilih kelompok dan bukan desa, dimana memilih hewan akan lebih mudah dilakukan secara acak. Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: Step 9: Step 10: Step 11: Step 12: Step 13: Step 14: Step 15: Step 16: Step 17: Step 18: Step 19: Step 20: Tetapkan apa yang akan ditanyakan, dan bagaimana jawaban terbaiknya. Tentukan populasi sasarannya. Pilihlah rancangan survai yang benar. Ada tiga rancangan yang berbeda (PPS, SRS, dan RGCS), yang terutama berdasarkan kepada cara pemilihan kelompok atau desa pada tahap pertama sampling. Pilihan tergantung kepada kerangka sampling apa yang tersedia. Hitunglah besarnya jumlah sampel yang terbaik. Sebuah program komputer dibuat untuk membantu penghitungannya, tetapi diperlukan pengetahuan tentang penyakit dan populasi. Tentukan kalau survai mengguanakan stratifikasi, jika demikian, apa dasar yang akan digunakan. Rancanglah kegiatan lapang, tentukan pertanyaan-pertanyaan dalam wawancara, siapkan lembar koleksi data, transportasi, alat-alat yang diperlukan, koleksi spesimen, dan alat-alat untuk memproses. Latihlah tim survai. Pilih sampel tingkat pertama (kelompok atau desa) secara acak. Kunjungilah desa atau kelompok terpilih. Lakukan suatu wawancara di desa, untuk membangun sebuah kerangka sampling untuk desa, dan mengajukan pertanyaan lain. Pilih sampel (hewan) tahap kedua secara acak. Kunjungi pemilik ternak, dan tandailah hewan yang terpilih. Ikatlah hewan dan ambil spesimennya. Siapkan spesimen untuk analisis. Kirimkan spesimen ke laboratorium. Periksalah kelengkapan dan keakuratan data. Masukkan data survai dan hasil pemeriksaan lab ke komputer. Periksa ulang kemungkinan kesalahan dalam memasukkan data. Analisis data untuk menduga nilai prevalensi. Laporkan data, berikan umpan balik kepada pemilik ternak, staf dinas peternakan setempat, dan mungkin kepada organisasi atau buatlah publikasi internasional. Beberapa langkah kunci diberikan di bawah ini. Langkah 3: Memilih rancangan yang benar Ada tiga rancangan survai yang berbeda untuk survai dua tingkat. Pilihan rancangan terbaik yang akan digunakan tergantung kepada kerangka sampling apa yang tersedia untuk sampling tingkat pertama sebuah kerangka sampling dengan data populasi, sebuah kerangka sampling tanpa data populasi, atau tanpa kerangka

172 159 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 159 sampling sama sekali (lihat halaman 49 untuk penjelasan lengkap tentang kerangka sampling). Jenis kerangka sampling ditentukan oleh bagaimana kelompok atau desa dipilih pada tahap pertama, dan bagaimana hewan dipilih pada tahap kedua. Probability proportional to size Rancangan 1 (PPS) Dalam suasana terbaik, sebuah kerangka sampling lengkap tersedia, daftar semua kelompok atau desa termasuk data populasi ternak yang terpercaya (reliable livestock population data). Data ini dapat berasal dari dinas peternakan, yang biasanya memperbaharui angka populasi ternak, atau melakukan sebuah sensus pertanian yang terakhir. Bila informasi ini tersedia, maka proporsi probabilitas terhadap jumlah (probability proportional to size (PPS)) dapat digunakan. Pada rancangan 1, desa atau kelompok dipilih pada tahap pertama sehingga peluang satu dalam populasi yang lebih besar adalah lebih besar dari pada satu pada populasi yang lebih kecil. Bila memilih hewan pada tahap kedua, sebuah nilai tetap (fixed number) dari hewan yang dipilih dari desa yang terpilih menggunakan acak sederhana. Example: Rancangan 1 (PPS) digunakan untuk survai prevalensi babi di pedesaan. Sebuah sensus pertanian telah dilakukan 1 bulan sebelumnya, dan data tersebut digunakan sabagai kerangka sampling. Empat puluh desa dipilih dengan proporsi probabilitas terhadap populasi babi yang ada. Tiap desa lalu dikunjungi, dan sebuah wawancara dengan pemilik babi digunakan untuk membangun sebuah kerangka sampling untuk desa tersebut. Dari tiap desa 15 ekor babi dipilih dengan cara acak sederhana dari kerangka sampling yang ada. Rancangan survai ini sangat efisien, karena dapat menduga lebih akurat untuk untuk suatu jumlah sampel tertentu dari pada rancangan lainnya. Rancangan ini juga lebih mudah bagi tim survai untuk pekerjaan di lapangan. Tetapi kekurangannya, bila sebuah kerangka sampling lengkap tersedia, tidaklah umum mempunyai data mutakhir yang lengkap tentang desa atau kelompok populasi ternak untuk jenis hewan yang berhubungan. Bila data sudah berumur beberapa bulan, data tersebut mungkin sudah tidak akurat lagi. Jika hanya ada perubahan kecil pada populasi, hal ini dapat diabaikan, tetapi kalau besar perubahannya pada beberapa desa atau kelompok, data populasi tersebut tidak dapat dianggap terpercaya lagi. Rancangan 2 yang harus digunakan. Simple random sampling Rancangan 2 (SRS) Jika sebuah rancangan sampling baik tersedia, yang mencakup semua kelompok atau desa, tetapi tidak ada data populasi yang terpercaya, maka sampling acak sederhana (simple random sampling (SRS)) dapat dipakai pada tahap pertama. Pada rancangan 2, setiap desa atau kelompok mempunyai peluang sama untuk terpilih. Pada tahap kedua, sebuah proporsi tetap (fixed proportion) hewan dipilih dari populasi dengan SRS, sebagai ganti jumlah tetap yang digunakan dalam Rancangan 1. Example: Sebuah survai ayam menggunakan daftar desa di sebuah propinsi sebagai kerangka sampling (data berasal dari Kantor Statistik). Tak tersedia angka populasi ayam di desa. Pada tahap pertama, sebuah sampel dari 40 desa dipilih dengan SRS. Setiap desa dikunjungi, dan pemilik ayam dikumpulkan untuk diwawancarai. Sebuah kerangka sampling dibuat, dan pada tiap desa 5% dari populasi ayam di pilih

173 160 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 160 sebagai sampel secara acak. Pada sebuah desa yang mempunyai populasi ayam 252 ekor, dipilih 13 ekor, di desa lain yang populasnya 689, dipilih 34 ekor ayam. Rancangan 2 sangatlah efisien, tetapi tidaklah sebaik rancangan 1. Karena tim survai tidaklah mengetahui berapa banyak hewan di desa atau kelompok sebelum mereka datang berkunjung, mereka tidak tahu berapa ekor hewan diperlukan untuk pemeriksaan atau jumlah spesimen yang harus dikumpulkan. Dalam sebuah desa yang besar, akan banyak pekerjaan, dalam desa kecil, pekerjaannya tidaklah terlalu banyak. Hal ini membuat perencanaan pekerjaan di lapang lebih sulit. Akan tetapi, kebanyakan kerangka sampling selalu siap tersedia, dan rancangan survai ini yang harus digunakan. Random geographic coordinate sampling Rancangan 3 (RGCS) Dalam keadaan terburuk, jika tidak ada kerangka sampling untuk kelompok atau desa. Hal ini biasanya kasus pada kelompok yang berpindah-pindah (nomadic herds), atau struktur pemerintahan dan catatan hilang akibat perang atau bencana alam. Satu-satunya cara untuk memilih sampel acak dari kelompok atau desa pada tahap pertama adalah dengan menggunakan pemilihan acak berdasarkan koordinat geografik (random geographic coordinate sampling (RGCS)). Pada rancangan 3, RGCS digunakan untuk memilih kelompok atau desa (lihat halaman 65). Pada tahap kedua, sebuah fixed proportion dari populasi desa diambil sampelnya, seperti pada rancangan 2. Secara statistik efisiensi rancangan survai ini serupa dengan rancangan 2, tetapi pekerjaan lapangnya jauh lebih sulit. Hal ini desababkan banyaknya pekerjaan lapang yang diperlukan sebelum survai sesungguhnya dilakukan, terutama untuk memilih desa atau kelompok. Karena alasan ini, rancangan 3 hanya digunakan bila diperlukan saja. Biasanya, masih mungkin untuk memilih sebuah kerangka sampling yang terpercaya. Langkah 4: Jumlah sampel Jumlah sampel yang diperlukan dihitung dengan program komputer seperti dijelaskan dibawah ini. Pada survai dengan sampling dua tingkat, jumlah sampel berdasarkan jumlah kelompok atau desa untuk mengambil sampel pada tahap pertama, dan jumlah atau proporsi hewan yang akan diambil pada tahap kedua. Masih mungkin untuk memilih lebih sedikit desa dan lebih banyak hewan, dan masih mendapat hasil yang sama keakuratannya. Hal ini membuat sampling dua tingkat menjadi sangat luwes, dan memungkinkan rancangan survai disesuaikan untuk mencapai hasil yang akurat, tetapi dengan biaya yang minimum. Menghitung kombinasi terbaik dari jumlah sampel tahap pertama dan kedua, membutuhkan beberapa informasi alinnya, seperti dijelaskan berikut ini. Jika sebuah survai sedang dilakukan untuk pertama kalinya di suatu daerah tertentu, beberapa macam angka ini mungkin tidak diketahui, dan harus diduga. Akan tetapi, bila sebuah survai digunakan sebagai suatu bagian sistem survai yang sedang berjalan, informasi rinci dapat diperoleh dari survai sebelumnya, dan perhitungan yang sangat akurat akan jumlah sampel untuk biaya minimum dapat dibuat. Biaya survai Biaya untuk bagian yang berbeda dari suatu survai perlu diketahui biaya per ekor hewan, dan biaya per kelompok atau desa. Perbandingan biaya-biaya ini yang

174 161 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 161 akan menentukan kombinasi terkecil dari jumlah sampel pada tahap pertama dan kedua. Biaya per ekor hewan terutama disusun dari biaya uji pemeriksaan lab, dan peralatan, seperti tabung darah, jarum, tabung serum dsb. Termasuk juga gaji upah staf lapangan, yang berdasarkan berapa lama waktu yang diperlukan untuk memeriksa atau mengambil spesimen dari setiap ekor hewan. Biaya per-desa biasanya merupakan penjumlahan upah staf pelaksana dan biaya transportasi. Biaya ini diikhtisarkan pada tabel dibawah. Lain-lain biaya tidak berragam dengan jumlah hewan atau jumlah kelompok atau desa (misalnya biaya membuat kerangka sampling sebuah desa) tidak masuk dalam perhitungan tersebut. Biaya per-ekor Tabung darah Tabung serum Uji Laboratorium Gaji/upah Staff Biaya per-desa Bahan bakar Sewa kendaraan biaya RGCS Gaji/upah Staff Bila melakukan survai di suatu daerah pertama kali, sangatlah bermanfaat untuk mencatat biaya yang diperlukan secara akurat. Gambaran ini sangat berguna dalam merancang survai dimasa mendatang. Jika tidak ada gambaran sebelumnya, perkiraan biaya perlu dibuat. Keragaman Dalam sampling dua tingkat, ada dua populasi yang diambil, kelompok atau desa, dan hewan. Kedua populasi tersebut masing-masing mempunyai keragaman (lihat halaman 145). Jumlah perbedaan diantara kelompok yang berbeda dikenal sebagai keragaman antar kelompok ( between-herd variance ). Penyebaran perbedaan diantara individu hewan dalam kelompok yang sama disebut ( withinherd variance ). Jika menghitung jumlah sampel untuk survai dua tingkat, kedua keragaman ini perlu diperhitungkan oleh program komputer. Kedua nilai ini sangat sukar untuk ditaksir, maka nilai dari survai terdahulu atau pendugaan berdasarkan survai yang serupa dari bagian lain di dunia ini dapat dilakukan. Sebagai contoh, survai seroprevalence antibodi penyakit mulut dan kuku (FMD) sapi dan kerbau dilakukan di Asia Tenggara menghasilkan pendugaan keragaman dalam kelompok antara 0.15 dan 0.22, dan keragaman antar kelompokantara 0.03 dan Kalau tidak ada data lain yang tersedia, angka ini dapat digunakan sebagai titik awal pendugaan pertama. Jumlah populasi Jumlah total populasi diperlukan dalam penghitungan jumlah sampel (tergantung kepada rancangan survai). Jika data populasi lengkap tersedia di setiap desa, hal ini tidak menjadi masalah. Akan tetapi, bila tidak ada datanya, maka total populasi harus diperkirakan. Untungnya, jika dugaan ini tidak sempurna tidaklah terlalu bermasalah. Biasanya beberapa catatan tersedia untuk populasi di suatu daerah. Prevalensi dugaan Salah satu hal yang tersulit adalah mengerti tentang perhitungan jumlah sampel untuk survai prevalensi, apakah yang ingin kita ketahui dari perkiraan tentang prevalensi sebelum kita melakukan survai. Untuk survai yang dilakukan sebagai

175 162 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 162 bagian teratur dari sebuah program survai, perkiraan prevalensi terdahulu memungkinkan pendugaan yang baik. Akan tetapi, untuk survai pertama di suatu daerah, perlu dilakukan pendugaan. Memilih daerah survai dan radiusnya Untuk RGCS (Rancangan 3), perlu dilakukan pendugaan total daerah yang akan disurvai. Angka-angka tersebut biasanya tersedia di Kantor Biro Pusat Statistik. Jika peta digital daerah yang disurvai dan perangkat lunak geographical information system (GIS) tersedia, luas daerah yang akan disurvai akan dapat ditentukan dengan mudah. Jika hanya peta kertas konvensional yang tersedia, kita masih harus menghitung berapa perkiraan luas daerah, dengan membuat kotak koordinat di daerah yang akan di survai dan menghitungnya. Suatu perkiraan radius yang dipilih juga perlu diantisipasi. Relative error Presisi Presisi biasanya diukur sebagai lebar selang kepercayaan. Biasanya digunakan jarak lebar yang tetap, atau, untuk prevalensi yang sangat rendah atau sangat tinggi, kesalahan relatif (relative error) mungkin lebih baik. Hal ini disebabkan karena jika prevalensi semakin kecil, maka kita cenderung mengukur lebih tepat. Example: Memilih jarak lebar selang kepercayaan yang tetap ± 5%, sebuah survai menghasilkan estimasi prevalensi 50% akan mempunyai selang kepercayaan 45% - 55%. Hal ini mungkin akan cukup tepat untuk berbagai maksud, karena perbedaan antara 45% dan 55% tidak terlalu besar pengaruhnya. Bila prevalensi-nya 5%, selang kepercayaannya adalah 0% dan 10%. Perbedaan antara 0% dan 10% mungkin sangat penting, kita akan mengukur lebih teliti bila prevalensinya rendah. Jika kita menggunakan kesalahan relatif, selang kepercayaan untuk prevalensi 50% mungkin antara 45% dan 55%, tetapi selang kepercayaan untuk prevalensi 5% mungkin antara 3% dan 7%. Kesalahan relatif adalah suatu ukuran jarak lebar selang kepercayaan sebagai sebuah proporsi dari prevalensi, semakin kecil prevalensi, semakin sempit selang kepercayaannya. Untuk selang kepercayaan yang lebarnya tetap, umumnya dipergunakan nilai 5% atau 10%. Jika nilai yang lebih kecil yang dipakai, jumlah sampel akan meningkat dramatis. Kesalahan relatif 0,1 menghasilkan selang kepercayaan ± 10%, jika prevalensinya 50%, tetapi jika prevalensinya 10%, maka selang kepercayaannya menjadi kira-kira ± 4%. Tingkat kepercayaan Tingkat kepercayaan menentukan berapa besar kepercayaan kita bahwa nilai tersebut terletak di dalam selang kepercayaan. Sesuai kesepakatan umum, tingkat kepercayaan yang biasanya dipakai adalah 95%. Artinya satu dari 20 dapat terletak diluar selang kepercayaan. Menghitung jumlah sampel Rumus untuk menghitung jumlah sampel untuk tiga rancangan survai yang berbeda sangat rumit, dan biasanya hanya dapat dihitung oleh ahli statistik yang terlatih. Agar mereka yang bukan pakar statistikpun dapat menghitungnya, rumus tersebut dapat dimasukkan dalam program Prevalence Analysis, terdapat dalam CD. Untuk memulai program tersebut gunakan menu Windows Start, lalu pilih Programs,

176 163 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 163 Survey Toolbox, dan Sample Size. Untuk menghitung jumlah sampel yang diperlukan untuk satu survai dua tingkat: Step 1: Step 2: Klik tab Sample Size Calculation di bagian atas window. Pilih rancangan survai yang akan digunakan. Pada kotak First Stage Sampling Scheme, pilihlah Design 1 (Population proportional to size sampling PPS), atau Design 2 (Simple random sampling SRS), atau Design 3 (Random geographic coordinate sampling RGCS). Lihat halaman 152 bagaimana memilih rancangan yang benar untuk membantu memutuskan. Step 3: Kalau ragu, klik tombol Which one? untuk membantu memutuskan rancangan yang mana yang akan digunakan. Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Lihat Second Stage Sampling Scheme untuk mempertimbangkan bagaimana memilih hewan pada tahap kedua. Pada kotak Parameters, masukkan semua parameter yang diperlukan, seperti dijelaskan di atas. Anda harus memasukkan estimasi untuk semua parameter. Anda harus menentukan akurasi yang dikehendaki dan tingkat kepercayaannya. Jika anda memiliki hasil survai sebelumnya, anda dapat menggunakannya untuk memasukkan biaya tingkat pertama dan kedua (biaya per kelompok dan biaya per ekor). Jika anda tak punya file data dari survai sebelumnya, klik tombol I don t know. Work it out for me.. Ini akan membuka file data dan memungkinkan untuk menganalisis data, Untuk

177 164 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 164 menghitung keragaman dan estimasi prevalensi yang diperlukan. Juga akan menghitung estimasi besarnya populasi. Pastikan menetapkan angka-angka ini sendiri, jika data diperoleh dari populasi lain. Lihat halaman 160 tentang Data Analysis untuk cara melakukan analisis data. Step 8: Jika semua parameter telah diisi, klik tombol Calculate. Step 9: Hasilnya akan ditampilkan di jendela. Jumlah sampel tahap pertama yang terbaik (kelompok) dan kedua (desa) akan ditampilkan. Jumlah sampel tahap kedua akan diperlihatkan bisa dalam angka (Rancangan 1, PPS), atau prosentase dari populasi kelompok (Rancangan 2 dan 3, SRS dan RGCS). Proportional allocation Langkah 5: Stratifikasi Stratifikasi biasanya akan meningkatkan ketepatan survai, dan membuat pekerjaan di lapangan akan lebih mudah (lihat halaman 45). Jika hanya sedikit informasi tentang populasi yang tersedia, stratifikasi biasanya dikerjakan dengan berdasarkan daerah geografi. Sebagai contoh, sebuah survai nasional dapat dikelompokkan menurut propinsi, atau sebuah survai propinsi dapay dikelompokkan menurut kabupaten. Untuk memastikan bahwa tiap daerah diwakili dengan benar, kita umumnya ingin memilih desa dari lapisan tersebut. Artinya bahwa sebuah kabupaten dengan lebih banyak desa akan memberikan lebih banyak desa dalam sampel dari pada sebuah kabupaten yang mempunyai desa lebih sedikit. Hal ini dikenal sebagai proportional allocation. Jumlah desa yang dipilih dari stratum (n k ) sama dengan jumlah total desa yang dipilih (n) kali proporsi desa dalam populasi (N) dalam stratum (N K ). n n N k = k N Example: Pada sebuah survai, jumlah sampel pada tingkat pertama adalah 40, dan jumlah total desa di daerah yang disurvai adalah 480. Ada 5 kabupaten yang digunakan dalam stratifikasi. Jumlah desa di kabupaten pertama ada 120. Proporsi desa total dalam kabupaten tersebut 120/480 = ¼. Jumlah desa yang dipilih dari kabupaten itu 40 ¼ = 10 desa. Sebuah kabupaten dengan 80 desa akan terpilih 40 (80/480) = desa.

178 165 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 165 Jika menggunakan stratifikasi, umumnya anda dapat menggunakan jumlah sampel yang sama yang dapat dihitung tanpa stratifikasi, dan membaginya diantara strata dengan proportional allocation. Keseluruhan hasilnya biasanya akan lebih tepat dari pada prediksi, karena stratifikasi. Perlu dicatat bahwa estimasi untuk strata individual akan kurang tepat dari pada perkiraan keseluruan, karena jumlah sampel dalam stratum lebih kecil dari jumlah sampel keseluruhan. Kalau diperlukan pendugaan yang tepat dari tiap stratum, hitunglah jumlah sampel yang diperlukan untuk tiap stratum secara terpisah. Lalu kita gabungkan hasil stratum untuk memberikan pendugaan keseluruhan (yang akan sangat tepat karena jumlah sampelnya besar). Langkah 8: Sampling tahap pertama - kelompok atau desa Pendekatan yang digunakan dalam sampling tahap pertama tergantung kepada rancangan survai yang digunakan. Dalam banyak hal, sesungguhnya, sampling dilakukan dengan penggantian. Artinya bahwa kelompok atau desa yang sama dapat terpilih dua kali. Dalam hal ini, dua kali dari jumlah hewan biasanya terambil dari desa. Example: Jumlah sampel yang dihitung untuk survai prevalensi dua tingkat adalah 40 desa dan 8% hewan di setiap desa. Sebuah kerangka sampling yang baik tersedia, tetapi tidak ada angka populasi ternak, karenanya dipilih menggunakan rancangan 2. Desa dipilih dari kerangka sampling menggunakan sampling acak sederhana dengan penggantian. Sebuah desa terpilih dua kali. Jumlah sampel tetap 40, walaupun hanya 39 desa terpisah yang dikunjungi. Desa yang terpilih dua kali mempunyai populasi babi 145 ekor. Sebagai ganti 8%, jumlah sampel yang diambil 16% dari populasi, memberikan hasil 24 ekor. Jika sebuah kerangka sampling ada dalam komputer, dan Rancangan 1 atau 2 yang digunakan, gunakan program Random Village untuk memilih kelompok atau desa (lihat halaman 50). Gunakan langkah-langkah berikut untuk memilih desa: Jalankan program Random Village. Klik tombol Open dan pilih file data file yang berisi kerangka sampling. Klik satu atau lebih Identification Fields untuk ditampilkan dalam desa atau kelompok (biasanya ID, nama dsb.). Dibawah Number to Select, masukkan jumlah total desa atau kelompok (jumlah sampel tahap pertama). Masukkan jenis sampling. Kalau menggunakan Rancangan 1 dengan sampling PPS, klik sampling Probability Proportional to Size. Kita perlu memilih kolom dari tabel yang mempunyai informasi jumlah (populasi ternak). Jika digunakan Rancangan 2, pilih Simple Random Sampling. Dibawah Replacement, klik With Replacement. Kalau memakai stratifikasi, klik check box disebelah Use Stratification?. Lalu kita perlu memilih kolom yang berisi informasi untuk stratifikasi. Biasanya merupakan kode propinsi atau kabupaten. Klik tombol Select untuk memilih sampel acak. Desa atau kelompok yang terpilih akan ditampilkan. Kita dapat menyimpannya sebagai tabel baru, atau mencetaknya.

179 166 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 166 Jika kerangka samplingtidak tersedia dalam komputer, kita dapat menggunakan petunjuk teknik dalam Bab 3 untuk melakukan sampling PPS (halaman 48) atau SRS (halaman 41). Jika tidak ada kerangka sampling, dan Rancangan 3 yang digunakan, kita dapat menggunakan program RGCS Win95 untuk memilih select koordinat secara acak (lihat halaman 68). Kalau anda punya program ArcView GIS dan sebuah peta digital daerah yang disurvai, gunakan RGCS ArcView untuk memilih koordinat (lihat halaman 69). Kalau menggunakan RGCS, perlu menyaring titik yang terpilih (kalau mungkin), kemudian kunjungi titik tersebut untuk identifikasi desa sekitarnya. Cara ini dijelaskan secara rinci dalam Bab 3 (halaman 74). Langkah 11: Sampling tahap kedua - hewan Sekali kelompok atau desa telah terpilih, dan pekerjaan lapang dimulai, sampling tahap kedua, pemilihan hewan individual dapat dilakukan. Pada semua kasus, hewan dipilih tanpa penggantian, sehingga seekor hewan hanya akan diperiksa satu kali saja. Jika rancangan 1 (PPS) digunakan, maka angka yang tetap dari hewan yang dipilih dari tiap kelompok atau desa terpilih. Jika Rancangan 2 atau 3 yang dipakai, suatu proporsi yang tetap dari total desa atau populasi kelompok terpilih. Bila hewan ada pada sebuah kelompok, maka kerangka sampling mungkin sudah ada, dipelihara oleh pemilik. Kerangka ini dapat dipakai sebagai sampling acak sederhana yang dapat dilakukan baik dengan tangan atau dengan komputer setelah memasukkan data dalam program Random Village. Dilain pihak, sampling acak sistematik (halaman 44) dapat dipakai jika fasilitas untuk menaruh hewan secara berurut tersedia (misalnya halaman yang berpagar). Dalam sebuah desa dimana banyak pemilik ternak, biasanya perlu membuat sebuah kerangka sampling terlebih dahulu, dan kemudian memilih sampel secara acak. Wawancara dengan peternak akan efisien jika dibuat pula sebuah kerangka sampling yang akurat, seperti digambarkan rinci pada Bab 5. Teknik seleksi hewan dari kerangka sampling ini menggunakan metode manual seperti dijelaskan pada halaman 55, dan penggunaan program Random Animal digambarkan di halaman 58. Langkah 19: Analisis data Analisis data prevalensi yang dikumpulkan dalam survai dua tingkat menggunakan satu dari ketiga rancangan adalah sangat rumit. Rumus yang digunakan dilampirkan pada Appendix B. Program Prevalence Analysis, yang juga menghitung jumlah sampel untuk survai prevalensi dua tahap, disertakan dalam CD untuk analisis data dari tiga macam rancangan survai tersebut. Sebelum analisis dilakukan, data harus dimasukkan ke dalam komputer terlebih dahulu, dan disimpan dalam file format dbase atau Paradox. Epi Info atau alin program database dapat dipergunakan untuk memasukkan data. Program Prevalence Analysis dapat dipaergunakan untuk memasukkan data sederhana. Masukan data File data, kolom data, dan lain-lain informasi yang diperlukan untuk analisis tergantung kepada rancangan survai yang digunakan dan apakah stratifikasi

180 167 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 167 digunakan atau tidak. Semuanya memerlukan file data tingkat hewan, dengan status penyakit tiap ekor hewan, dan desa tempat asal hewan. Status penyakit dapat diberi kode yang menandakan Sakit/Tidak Sakit, atau kolom Yes/No. Dapat juga sebuah nilai angka, seperti titer antibodi. Dalam hal ini, perlu menetapkan nilai cut-off nya. Diatas nilai tersebut, hewan dianggap positif, dibawahnya hewan dianggap negatif. Rancangan 1 (Proporsional Probabilitas terhadap Besar) Tanpa stratifikasi File 1 (Animal File) Status penyakit ID Desa dengan stratifikasi File 1 (Animal File) Status Penyakit ID Desa File 2 (Village File) ID Desa ID Stratum Rancangan 2 (Sampling Acak Sederhana) Tanpa stratifikasi File 1 (Animal File) File 2 (Village File) Lain-lain Status Penyakit ID Desa dengan stratifikasi ID Desa Populasi Ternak Desa Total desa di daerah studi Total hewan di area studi File 1 (Animal File) File 2 (Village File) File 3 (Stratum File) Status Penyakit ID Desa ID Desa Populasi ternak Desa ID Stratum Jumlah Total desa dalam stratum Jumlah Total hewan dalam stratum ID Stratum

181 168 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 168 Rancangan 3 (Random Geographic Coordinate Sampling) tanpa stratifikasi File 1 (Animal File) File 2 (Village File) Lain-lain Status Penyakit ID Desa With stratification ID Desa Populasi Ternak Desa Bobot 5 Desa Fraksi 6 Daerah (pilihan) Radius seleksi Jumlah Total titik acak yang dipakai Total luas area studi File 1 (Animal File) File 2 (Village File) File 3 (Stratum File) Status Penyakit ID Desa ID Desa Populasi Ternak Desa Bobot Desa ID Stratum Fraksi Daerah (pilihan) ID Stratum Radius seleksi tiap stratum Jumlah Total titik acak yang digunakan dalam stratum Total luas area stratum Beberapa contoh Format Questionnaire yang tepat untuk Epi Info sbb: Demonstration Data Entry Form Prevalence Survey - Animal Data Tube Number: ######## Village ID: ######## District ID: ######## (If using district for stratification) Age: ## Sex: <A> (Single character, uppercase field) Species: (E.g. cattle / buffalo, if necessary) Antibody titre: ###### Disease status: <Y> (As reported by laboratory) (Calculated from antibody titre) (Use a standard cut-off value) Demonstration Data Entry Form 5 Bobot Desa (village weight) adalah jumlah total desa dalam radius seleksi titik yang digunakan untuk memilih desa. 6 Fraksi daerah (area fraction) adalah proporsi daerah lingkaran (Seperti didefinisikan oleh radius sampling sekitar titik acak yang digunakan untuk memilih desa) yang terletak di dalam daerah studi. Kebanyakan desa, sama dengan 1, tetapi untuk beberapa yang dekat batas daerah studi kurang dari 1.

182 169 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 169 Prevalence Survey - Village Data (For Design 2 (SRS) and 3 (RGCS) only) (Not required for design 1 (PPS)) Village ID: ######## Total population: ######## District ID: ##### (If using district for stratification) Demonstration Data Entry Form Prevalence Survey - Village Data (For Design 3 (RGCS) only) (Not required for design 1 (PPS)and 2 (SRS)) Village ID: ######## Total population: ######## District ID: ##### (If using district for stratification) Weight: ## (Total number of villages around the point) Selection Radius: ##.## km (must be the same for every village in one stratum) Total points: ## (total number of points used,including points with no villages. Same for every village in one stratum) Study area: #######.## sq km (Total area or stratum area. Same for every village in one stratum) Menganalisis data Untuk analisis data gunakan langkah-langkah berikut: Step 1: Jalankan program Prevalence Analysis dengan klik tombol Windows Start, pilihlah Programs, lalu Survey Toolbox dan pilih Prevalence Analysis. Step 2: Klik tab Prevalence Data Analysis di bagian atas jendela. Tab lainnya adalah untuk menghitung jumlah sampel. Step 3: Pada kotak First Stage Sampling Scheme pilih rancangan survai yang digunakan, Probability Proportional to Size (Rancangan 1), Simple Random Sampling (Rancangan 2) atau Random Geographic Coordinate Sampling (Rancangan 3). Step 4: Jika digunakan stratifikasi, klik kotak periksa Stratification? Step 5: Pada field data, bukalah files dan masukkan data yang dibutuhkan untuk jenis analisis yang dilakukan. Step 6: Dalam kotak Animal data, Klick tombol Open Animal Data, dan Step 7: pilih file dengan data survai tingkat hewan. Pada kotak data fields, pilih fields dalam database yang berisi data yang akan dianalisis. Pertama, pilihlah field yang berisi data status penyakit.

183 170 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 170 Step 8: Step 9: Step 10: Step 11: Lalu pilih field yang berisi data yang menandai desa atau kelompok mana asal hewan (Unit sampling tahap pertama). Pastikan kode untuk status penyakit dalam kotak Status Codes adalah benar. Jika ditampilkan, masukkan data dalam kotak Village Data. Klik tombol Open Village Data, dan pilih fields yang diperlukan. Jika informasi lebih lanjut diperlukan untuk stratifikasi atau random geographic coordinate sampling, masukkan data yang diperlukan. Klik tombol Open Strata Data, dan tentukan fields, atau jenis parameters yang diperlukan. Step 12: Bila semua fields telah dimasukkan, klik tombol Calculate, untuk menganalisis data. Sebuah jendela hasil akan ditampilkan, yang akan bisa disimpan dalam bentuk file atau dicetak.

184 171 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 171 Menghitung prevalensi sebenarnya (prevalensi sejati) Status penyakit hewan selama sebuah survai diukur berdasarkan hasil uji lab atau dengan pemeriksaan klinis langsung. Dalam kedua keadaan tersebut, dapat saja terjadi kesalahan, dan menyatakan sehat beberapa hewan yang sebenarnya sakit, atau menyatakan bahwa hewan sakit padahal sehat (atau mengira bahwa hewan yang mengandung antibodi padahal tidak, dan yang lainnya dikira tidak mengandung antibodi, padahal sebenarnya mengandung antibodi). Ada dua cara yang dapat digunakan untuk menggambarkan sebaik apa sebuah test menentukan dengan benar status penyakit seekor hewan: sensitivitas dan spesifisitas (lihat halaman 33 untuk pembahasan secara lengkap). Karena kebanyakan uji membuat kesalahan kecil, beberapa hasil uji yang dianalisis dapat saja salah, yang menyebabkan estimasi prevalensi tidak benar. Biasanya kesalahannya cukup kecil, tetapi uji yang sering membuat kesalahan, kesalahannya dapat menjadi besar. Jika sensitivitas dan spesifisitas uji diketahui atau dapat diestimasi, maka mungkin untuk memperbaiki kesalahan tersebut, dan merubah hasil yang dianalisis, apparent prevalence, menjadi hasil yang telah diperbaiki true prevalence (sejati). Program True Prevalence di CD melakukan kalkulasi untuk anda. Jika hasilnya telah dianalisis dengan program Prevalence Analysis, gunakan True Prevalence untuk merubah hasil menjadi true prevalence, berdasarkan kepada uji sensitivitas dan spesifisitas: Step 1: Step 2: Mulailah program True Prevalence. Gunakan menu Windows Start, pilih Programs, Survey Toolbox, True Prevalence. Pada kotak Parameters, masukkan Apparent Prevalence, seperti dilaporkan oleh program Prevalence Analysis.

185 172 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 172 Step 3: Masukkan uji sensitivitas dan spesifisitas. Laboratorium mungkin dapat memberikan angka perkiraan untuk ini, atau akan perlu mencari journal untuk studi yang dipublikasi. Step 4: Masukkan jumlah sampel survai. Step 5: Tekan tombol Calculate. Step 6: Prevalensi sebenarnya diperlihatkan, bersama selang kepercayaan. Catatan: Selang kepercayaan didasarkan kepada asumsi bahwa sampel dipilih dengan sampling acak sederhana satu tahap. Untuk survai dua tingkat seperti yang telah dalam Bab ini, selang kepercayaan yang dilaporkan akan lebih kecil dari pada selang kepercayaan yang benar. Menafsirkan hasil Hasil utama dari survai adalah sebuah estimasi prevalensi penyakit atau status populasi. Hasil ini diperlihatkan sebagai angka tunggal, dan selang kepercayaan 95%. Selang kepercayaan dapat ditafsirkan: Jika survai yang sama dilakukan beberapa kali pada populasi yang sama, selang kepercayaan yang dihasilkan akan memasukkan prevalensi penyakit sebenarnya dalam populasi 95% dari waktu melakukannya. Ini dapat secara bebas ditafsirkan bahwa kita percaya 95% bahwa prevalensi sebenarnya terletak dalam selang kepercayaan. Jika stratifikasi digunakan, estimasi prevalensi terpisah dan selang kepercayaan diperlihatkan tiap strata. Perlu dicatat bahwa karena jumlah hewan yang dipilih dari tiap stratum adalah relatif kecil, selang kepercayaan untuk estimasi stratum biasanya lebar, menunjukkan bahwa estimasi kita tidak terlalu tepat. Estimasi keseluruhan biasanya akan lebih tepat dengan batas kepercayaan yang sempit.

186 173 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 173 Membandingkan dua nilai prevalensi Jika estimasi prevalensi dari dua survai dihitung, mereka dapat dibandingkan untuk menentukan apakah ada perbedaan yang nyata diantara mereka, atau perbedaan tersebut hanya secara kebetulan saja. Pengamatan perubahan pada prevalensi adalah suatu cara penting untuk mengevaluasi kemajuan program pengendalian penyakit. Gunakan program Compare Prevalence untuk membandingkan dua estimasi prevalensi. Klik menu Windows Start, lalu pilih Programs, Survey Toolbox, Compare Prevalence. Step 1: Dalam kotak Survey 1 Results, masukkan prevalensi dan keragaman (variance) dari survai pertama, sebagaimana dilaporkan oleh program Prevalence Analysis. Step 2: Masukkan angka yang serupa pada survai kedua dalam kotak Survey 2 Results. Step 3: Klik tombol Calculate. Step 4: Hasilnya akan ditampilkan. Hasilnya memperlihatkan perbedaan antara dua estimasi prevalensi, dan selang kepercayaan 95% untuk perbedaannya. Sebagai tambahan, akan diperlihatkan sebuah nilai P, yang mengukur probabilitas bahwa dua estimasi prevalensi adalah sama (perbedaannya 0). Jika nilai P sangat kecil, maka kita percaya bahwa ada perbedaan diantara kedua nilai prevalensi tersebut.

187 174 Bab 7: Survai Prevalensi Toolbox Survey 174

188 8 Survai Laju Insiden Penyakit Daftar Isi Bab 1: Pendahuluan Bagian I: Latar belakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip umum Survai Penyakit Hewan Bab 3: Sampling Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Bab 5: Wawancara Pedesaan Bab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Bagian II: Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Bab 9: Survai Laju Insiden Penyakit Survai Perletupan Penyakit Pendahuluan Prosedur Survai Jumlah Sampel Sampling (Pemilihan kelompok/desa) Pengumpulan Data - wawancara Manajemen data Analisis data Menyimpulkan hasil Analisis data dari dua sumber Latar belakang Sumber data Sampling Pengumpulan data Manajemen data Analisis data Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit tertentu Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12: Lembar Kegiatan

189 176 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 176 Incidence rate Laju insiden penyakit adalah jumlah ternak yang baru terserang penyakit pada suatu populasi ternak yang terancam dalam suatu kurun waktu tertentu (lihat halaman 28). Laju insiden penyakit merupakan ukuran bagi kecepatan penyebaran suatu penyakit menular. Istilah ini dapat juga digunakan untuk membedakan dalam suatu survai prevalensi penyakit antara ternak yang mengandung antibodi yang diperoleh secara alamiah (infeksi) dan antibodi yang timbul akibat vaksinasi. Suatu cara untuk menduga laju insiden penyakit dapat dilakukan dengan pengamatan sekelompok ternak dalam kurun waktu tertentu, dan mencatat hewan yang terserang penyakit tersebut. Studi seperti itu memakan waktu cukup lama dan mahal, karena setiap ekor hewan diamati secara teratur, dan studi seperti ini membutuhkan waktu berbulan-bulan bahkan mungkin bertahun-tahun. Jenis studi seperti ini umumnya dilakukan di negara-negara maju. Bab ini membahas dua macam teknik cara pengumpulan informasi tentang laju insiden penyakit. Perbedaan antara kedua teknik ini dengan studi tradisional adalah: satuan yang diminati adalah desa atau kelompok ternak, bukan individu hewan. Artinya kita tidak tertarik untuk mengamati jumlah hewan yang terkena penyakit pada suatu kurun waktu tertentu, kita lebih tertarik untuk mengamati jumlah desa atau kelompok ternak yang terserang penyakit dalam kurun waktu tertentu; informasi tentang perletupan penyakit dikumpulkan dengan mengandalkan ingatan peternak. Sebagai ganti memulai kajian dan mengamati ternak dalam waktu lama (kajian prospektif), pemilik ternak diwawancarai tentang perletupan penyakit yang terjadi dalam beberapa tahun terakhir sebelum survai dilakukan (kajian retrospektif). Pada umumnya penyakit epidemik, tetap terpeliharanya penyakit di alam melalui penularan dari satu desa ke desa lainnya atau dari suatu kelompok ternak ke kepompok ternak lainnya. Jarang sekali terjadi bakteria atau virus dapat bertahan pada suatu kelompok ternak, karena hewannya mati atau menjadi kebal. Laju insiden penyakit pada suatu kelompok ternak atau desa lebih berarti untuk mengukur tingkat atau kecepatan penyebaran suatu penyakit, atau untuk melihat tingkat keberhasilan program pengendalian penyakit, dari pada laju insiden penyakit pada satu individu. Pada suatu survai yang mengandalkan kepada daya ingat peternak, juga memudahkan untuk mengumpulkan informasi yang terpercaya tentang letupan penyakit pada tingkat kelompok ternak atau desa dari pada kejadian penyakit pada tingkat individu hewan. Teknik pertama dari dua teknik yang dibicarakan dalam Bab ini adalah teknik Survai Perletupan Penyakit secara Retrospektif. Wawancara di desa dilakukan terhadap peternak tentang kejadian perletupan penyakit terdahulu. Saat hasil dianalisis, tolok ukur penyakit bukanlah tolok ukur laju insiden yang tradisional, tetapi dapat digunakan dengan cara yang sama untuk mengkaji laju berkembangnya penyakit, dan membandingkan tingkat penyakit antar wilayah yang berbeda (atau dalam wilayah yang sama antar waktu). Teknik kedua, teknik Capture-Recapture, menggunakan informasi dari letupan penyakit yang telah dikumpulkan oleh para petugas kesehatan hewan. Teknik ini menggunakan dua sumber data (seperti hasil pemeriksaan diagnostik laboratorium atau laporan kejadian penyakit dari lapangan), dan menggabungkan kedua data tersebut untuk memperhitungkan secara tradisional laju insiden penyakit. Bila kedua sumber data yang terpisah tersebut telah tersedia, tidak perlu dilakukan survai lapangan lagi.

190 177 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 177 Incidence Rate Surveys Are there two independent sources of outbreak data available? (eg. laboratory submission database, and survey results) No Yes Is the disease - Memorable (causes significant impact) - Easily diagnosed by livestock owners, and - Able to occur repeatedly in a single herd? Are herds/villages and the date of the outbreak clearly identified in both sources? No Yes Use Capture - Recapture (two sample) analysis Page 183 No Yes Use village / herd retrospective disease outbreak survey Page 171 Consider a traditional prospective longitudinal incidence survey (expensive and slow) Survai Perletupan penyakit secara Retrospektif Pendahuluan Dalam teknik ini, wawancara dengan pemilik ternak atau pemilik kelompok ternak dilakukan untuk mengumpulkan informasi tentang letupan penyakit yang terakhir terjadi. Kebenaran dari survai sangat tergantung kepada kemampuan peternak untuk mengenali penyakit dengan benar, dan mengingat kapan mulai terjadinya letupan penyakit tersebut. Untuk memastikan bahwa kualitas informasi yang dikumpulkan benar-benar tinggi, teknik melakukan survai harus dilakukan pada keadaan yang sesuai. Pertama, teknik tersebut harus digunakan untuk menyidik hanya penyakit yang: Survey prerequisites C diskret dan berulang: Penyakit tersebut harus terjadi dalam bentuk letupan, berakhir dalam waktu singkat dan harus terjadi lebih dari satu kali pada desa yang sama.

191 178 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 178 C C berbeda dan mudah dikenal: Diagnosis dilakukan berdasarkan pengamatan pemilik ternak. Penyakit yang jelas berbeda dari penyakit lainnya, dan kehadirannya secara klinis konsisten dan mudah dikenali. mengesankan: Kemampuan peternak untuk mengingat waktu perletupan suatu penyakit tergantung kepada pengaruh penyakit terhadap mereka. Semakin dramatis suatu penyakit, dan semakin merugikan atau mengganggu kehidupan peternak, maka semakin tak terlupakan penyakit tersebut. Setiap usaha dilakukan untuk membantu peternak untuk mengingat secara akurat kejadian letupan penyakit. Serangkaian teknik yang ada dibahas dalam Bab 5. Berbagai kelebihan dan kekurangan penggunaan teknik tersebut diikhtisarkan dibawah ini. Kelebihan dan kekurangan Metodologi Survai Perletupan Penyakit secara Retrospektif untuk memperkirakan kejadian penyakit. Kelebihan Cepat - pengumpulan data secara retrospektif Wawancara kelompok dapat dilakukan untuk mengumpulkan data lainnya secara bersamaan. Dapat dilakukan untuk perbandingan secara kuantitatif. Tidak mahal - tidak perlu pemeriksaan lab atau kunjungan ulang Kekurangan Akurasi data - tergantung kepada caranya Hanya dapat dipergunakan untuk survai penyakit tertentu yang nyata akibatnya dan terjadi dalam siklus epidemik Tidak memberikan perkiraan langsung terhadap laju insiden penyakit Perlu staff yang terlatih Tergantung kepada diagnosis peternak Tidak tergantung kepada jumlah hewan yang ada Aktivitas survai Langkah-langkah utama dalam melakukan suatu Survai Letupan Penyakit secara Retrospektif adalah: Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Kenali pertanyaan yang perlu dijawab (penyakit dan letak geografis yang dipilih). Kenali populasi sasaran. Tentukan bila survai harus menggunakan stratifikasi. Hitunglah jumlah sampel yang mewakili. Rancanglah kegiatan lapangan yang akan dilakukan. Latihlah tim survai terlebih dahulu. Lakukan survai pendahuluan.

192 179 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 179 Step 8: Step 9: Step 10: Step 11: Step 12: Step 13: Step 14: Step 15: Step 16: Step 17: Step 18: Step 19: Pilih sampel. Kunjungi desa atau kelompok ternak yang terpilih. Lakukan wawancara dengan peternak. Pastikan apakah kelompok ternak atau di desa tersebut pernah terserang wabah penyakit tersebut. Bila ya, tentukan kapan mulai terjadinya wabah penyakit terakhir. Bila tidak, tentukan sejak kapan peternak yakin bahwa tidak pernah terjadi lagi wabah penyakit tersebut. Periksalah kembali keakurasian dan kelengkapan data tersebut. Masukkanlah data survai dalam komputer. Periksa ulang data kalau ada kesalahan waktu memasukkan data. Lakukan pengkodean bagi data yang siap dianalisis. Lakukan analisis data. Susunlah laporan tentang data. Langkah-langkah tersebut dijelaskan dibawah ini. Step 4: Banyaknya sampel Tidak seperti survai prevalensi penyakit yang dibahas dalam Bab 7, satuan yang diminati dalam Survai Letupan Penyakit secara Retrospektif bukanlah individu hewan, melainkan kelompok ternak atau desa. Hal ini berarti bahwa kita dapat menggunakan sampling dengan metoda sederhana satu tingkat (simple one-stage sampling). Banyaknya sampel dapat dihitung berdasarkan bahwa survai akan dipakai untuk perbandingan tingkat wabah penyakit, apakah dalam dua daerah yang berbeda, atau lebih penting lagi, didaerah yang sama tetapi dua waktu yang berbeda. Misalkan, bila Survai Perletupan Penyakit secara Retrospektif dilakukan tahun lalu, dan diulang pada tahun sekarang, setelah dimulainya program pengendalian penyakit, membandingkan laju insiden penyakit dapat dijadikan sebagai pertanda keberhasilan program tersebut. Ukuran yang dipakai untuk menghitung banyaknya sampel yang diperlukan adalah nilai tengah (median) atau nilai rataan (mean) waktu sejak letupan penyakit terjadi. Andaikan semua desa atau kelompok ternak yang disurvai pernah terserang penyakit, maka nilai rataannya adalah waktu terakhir sejak terjadinya perletupan. Bila membandingkan hasil dua survai, bila rataan waktu sejak letupan terakhir besar, maka relatif hanya sejumlah kecil kelompok ternak atau desa yang diperlukan untuk memastikan bahwa perbedaan ini tidak terjadi secara kebetulan. Apabila perbedaan dalam rataan waktu kedua kelompok sangat kecil, atau hampir sama, maka jumlah kelompok ternak atau desa yang diperlukan untuk menentukan perbedaan tersebut lebih besar, untuk membuktikan apakah perbedaan tersebut memang berbeda atau hanya kebetulan saja. Gunakan program Survive Size untuk menghitung banyaknya sampel yang diperlukan dalam survai. Jalankan program, gunakan Windows Start menu, pilihlah Programs, lalu Survey Toolbox, dan Survive Size. Hitunglah banyaknya sampel dengan menggunakan langkah-langkah sebagai berikut: Step 1: Dalam kotak yang bertuliskan Estimated Median Survival Times, masukkan waktu untuk group 1 dan group 2. Anda dapat memasukkan waktu dalam satuan tertentu (bulan, tahun, atau hari). Waktu ini adalah waktu yang anda temui pada waktu survai. Pilihan lain, anda dapat memperkirakan bahwa waktu ini menunjukkan

193 180 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 180 perbedaan waktu terpendek yang masih dapat dideteksi. Bila perbedaanya lebih kecil, maka survai yang dilakukan tidak dapat membedakan perbedaan tersebut. Example: Suatu program vaksinasi FMD telah dimulai di salah satu negara bagian dimana penyakit tersebut endemik. Untuk monitoring kemajuan kampanye vaksinasi, telah diputuskan untuk melakukan survai penyakit setiap tahunnya. Sebelum program dimulai, rataan waktu sejak letupan penyakit terjadi di desa-desa di daerah tersebut adalah 3 tahun. Dokter hewan setempat memutuskan bahwa bila dalam waktu 5 tahun tidak terjadi letupan baru, menandakan bahwa program vaksinasi tersebut berhasil, tetapi bila kurang dapat diperhitungkan dengan adanya variasi yang terjadi tiap tahunnya. Bila menghitung banyaknya sampel untuk survai, mereka menggunakan 3 dan 5 tahun sebagai waktu nilai tengah survival untuk kelompok 1 dan 2. Step 2: Dalam kotak Parameter, masukkan tingkat Beda-nyata yang diinginkan. Nilai ini menunjukkan bagaimana selang kepercayaan yang kita berikan terhadap hasil analisis. Biasanya selang kepercayaan yang diberikan adalah 95% 7. Step 3: Masukkan dalam kotak Parameter, nilai Pangkat (Power) yang diinginkan. Ukuran ini menunjukkan kepekaan survai yang dilakukan dalam memperlihatkan adanya perbedaan diantara dua kelompok yang dibandingkan 8. Step 4: Klik tombol Calculate dan banyaknya sampel akan diperlihatkan. Banyaknya kelompok adalah jumlah kelompok ternak atau desa yang mengalami letupanyang harus dimasukkan dalam tiap kelompok. Selama survai, beberapa desa 7 Significance adalah peluang bahwa hasil survai akan menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan diantara kedua kelompok bila kedua kelompok tersebut sama. 8 Pangkat (Power) adalah peluang dari hasil survai yang menunjukkan bahwa ada perbedaan diantara dua kelompok.ternak atau desa.

194 181 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 181 mungkin mengalami letupan, maka keseluruhan banyaknya sampel perlu lebih besar daripada jumlah sampel yang ditentukan oleh program. Untuk menentukan banyaknya sampel, anda dapat menggunakan pengalaman atau perhitungan untuk memperkirakan berapa proporsi dari kelompok ternak atau desa yang belum pernah mengalami letupan penyakit. Pendekatan lain dapat dilakukan dengan melakukan survai, dan melakukan seleksi terus menerus untuk memilih lebih banyak kelompok ternak atau desa hingga cukup untuk survai. Hal yang lebih penting lagi,seperti pendugaan jumlah sampel, gambaran tersebut hendaknya hanya digunakan sebagai petunjuk atau perkiraan kasar. Step 8: Seleksi kelompok ternak atau desa Ada dua cara untuk melakukan seleksi kelompok ternak atau desa: 1) sampling acak sederhana (Simple Random Sampling=SRS), dan 2) sampling acak berdasarkan koordinat geografi (random geographic coordinate sampling=rgcs). Yang pertama, bila suatu kerangka sampling (halaman 49) sudah ada, pendekatan yang termudah adalah menggunakan SRS dari kerangka sampling tersebut. Untuk seleksi desa secara manual, gunakan cara seperti pada halaman 41. Bila kerangka sampling sudah disediakan pada komputer, anda dapat menggunakan program Random Village untuk seleksi sampel, seperti digambarkan pada halaman 50, gunakan cara sebagai berikut: C C C Jenis sampling harus diset sebagai Simple Random Sampling (proporsi peluang terhadap banyaknya sampel tidak sesuai). Replacement harus di-set menjadi Without Replacement. Janganlah memilih stratification. Bila kerangka sampling tidak tersedia, anda dapat memilih kelompok ternak atau desa dengan RGCS. Teknik ini dijelaskan secara rinci dalam Bab 3. Bila menggunakan RGCS, pastikan untuk mencatat bobot desa atau kelompok ternak, yang dibutuhkan pada waktu analisis dilakukan. Steps 10-13: Wawancara Wawancara dengan peternak di pedesaan dijelaskan dengan rinci dalam Bab 5, termasuk saran cara dan teknik untuk mengumpulkan informasi tentang tanggal terjadinya letupan penyakit yang terakhir (halaman 118). Perlu diingat kembali bahwa penting untuk menentukan waktu censoring desa yang belum pernah mengalami letupan penyakit (halaman 120). Sebagai tambahan kedua tanggal ini, kemungkinan untuk mengumpulkan informasi lainnya yang berkaitan untuk membantu analisis. Seperti: C C C jumlah hewan di desa pada waktu wawancara; jumlah hewan di desa pada waktu letupan terjadi (atau waktu censoring); dan proporsi hewan yang terserang setelah letupan terjadi. Sebuah contoh lembar catatan data seperti pada Appendix D. Step 15: Manajemen data Apabila pekerjaan pengumpulan data dan informasi dari lapangan selesai, maka hasil pekerjaan tersebut perlu dimasukkan ke dalam komputer untuk dianalisis kemudian. Untuk saran manajemen data secara umum pada komputer lihat Bab 6.

195 182 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 182 Data dapat dimasukkan dengan menggunakan sembarang program database yang dapat diekspor datanya ke format dbase atau Paradox (termasuk Epi Info). Bila membuat tabel database, kolom tersebut dibawah ini perlu disediakan: C C C C C C C Identifikasi Desa atau Kelompok Ternak Letupan (ya/tidak, atau kolom kode yang menunjukkan apakah pernah terjadi letupan atau tidak). Tanggal letupan terakhir (atau waktu censoring). Tanggal ini mungkin termasuk tanggal tunggal kalau tanggal perkiraan awal terjadinya letupan dimasukkan. Biasanya, hanya mungkin memasukkan bulan terjadinya letupan. Ada dua cara pemecahan masalah ini. Yang pertama, semua letupan dapat ditetapkan mulai tanggal 15 bulan tersebut. Cara lain, dua kolom angka dapat digunakan, satu kolom untuk bulan dan kolom lain untuk tahun. Tanggal survai. Hal ini dapat diperlakukan sama, baik dengan kolom tanggal, atau hanya kolom bulan dan tahun dalam dua kolom terpisah. Waktu sejak letupan terjadi. Kolom ini dikosongkan pada saat memasukkan data, dan dihitung dari dua tanggal terakhir. Bila metode sampling dengan RGCS digunakan untuk seleksi desa, harus ada sebuah kolom untuk mencatat bobot setiap desa. Bila data dari dua daerah atau waktu dibandingkan, maka file harus berisi semua data dari kedua kelompok tersebut. Bila data sudah tersedia dalam dua tabel yang terpisah, keduanya dapat digabungkan menjadi sebuah tabel dengan menggunakan cara penggabungan (tersedia pada kebanyakan program database, termasuk Epi Info lihat manual on-line Epi Info). Harus ada sebuah kolom Group, dengan sebuah kode yang menandai data tersebut termasuk kelompok mana. Kode tersebut dapat berupa angka, text atau kolom yes/no. Sebuah contoh file kuesioner untuk membentuk tabel dalam Epi Info seperti berikut ini. Contoh Form Data Entry Survai Letupan di Desa ID Desa: ######## Tanggal Survai: Bulan ## Tahun #### Pernah timbul Letupan? <Y> (Variabel Censoring) Tanggal Letupan: Bulan ## Tahun #### (Atau waktu censoring) Waktu sejak letupan: ##.### (dihitung dari tanggal survai Dan tanggal letupan) Bobot: ## (Hanya Random geographic coordinate sampling) (Jumlah desa dalam radius seleksi) Kelompok # (Hanya kalau membandingkan dua kelompok)

196 183 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 183 Epi Info Lain-lain kolom dapat dimasukkan untuk keperluan analisis yang lebih kompleks, seperti populasi ternak saat survai, populasi saat letupan, dan proporsi ternak yang sakit. Analis data lainnya memerlukan teknik yang lebih mutakhir, dan mungkin juga memerlukan paket program statistik khusus yang tidak disediakan pada Survey Toolbox. Analisis kompleks dan perangkat lunak (dijelaskan kemudian) tidak diperlukan untuk menghitung tingkat penyakit dan untuk membandingkan dua kelompok. Sebelum melakukan analisis, catatan tanggal harus digunakan untuk menghitung waktu sejak terjadinya letupan terakhir. Cara yang pasti tergantung pada program database yang digunakan, tetapi pada umumnya serupa caranya. Bila menggunakan Epi Info, caranya sebagai berikut: Step 1: Step 2: Step 3: Jalankan Epi Info, dan pilihlah Analysis dari menu program. Bukalah file data, gunakan perintah Read. Bila file tersebut formatnya dbase, gunakan Read *.dbf. Pilihlah file dari daftar. Apabila tanggal perletupan dan survai disimpan dalam kolom Date fields, hitunglah waktu sejak perletupan sebelumnya dengan menggunakan perintah: Time = Date1 - Date2 Example: Bila tanggal terjadinya perletupan disimpan dalam kolom OBDate, tanggal survai dalam kolom VisDate, dan waktu sejak perletupan terakhir dalam kolom Time, maka ketikkan: Time = VisDate - OBDate. Hasilnya adalah jumlah hari diantara kedua tanggal tersebut. Kalau belum belum tersedia seperti tersebut diatas, anda harus membuat kolom baru Time, dengan menggunakan perintah define: define time ###. Step 4: Step 5: Apabila waktu perletupan dan survai tersimpan dalam kolom bulan dan tahun yang terpisah (misalkan, OByear and OBmonth untuk waktu perletupan, dan Vyear and Vmonth untuk waktu survai) gunakan perintah: Time = (Vyear-OByear) + ((Vmonth - Obmonth)/12). Rumus ini akan memberikan hasil waktu perletupan dalam satuan tahun. Bila diinginkan satuan bulan, kalikan dengan nilai 12. Simpanlah nilai hasil tersebut dalam file data baru dengan menggunakan perintah Route dan Write recfile. Example: Untuk menyimpan data dalam sebuah file obsurvey.rec, gunakan perintah Route obsurvey.rec kemudian write recfile. Step 18: Analisis data Analisis dasar Data dianalisis menggunakan teknik survival analysis. Teknik ini menggunakan waktu dimana sekelompok ternak atau desa survives tanpa mengalami perletupan penyakit. Keuntungan teknik survival analysis adalah memungkinkannya memasukkan data dari kelompok ternak atau desa yang pernah mengalami serangan atau perletupan penyakit. Program Survival, terdapat dalam Toolbox Survey dapat melakukan analisis yang diperlukan. Untuk analisis data dengan menggunakan program, lakukan: Step 1: Jalankan program Survive. Gunakan start menu dari Windows, pilih Programs, Survey Toolbox, kemudian pilih Survive.

197 184 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 184 Step 2: Bukalah file data yang akan dianalisis. Klik tombol Open, dan Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: pilih file dari daftar. Format file harus format dbase atau Paradox. Anda juga dapat menggunakan program untuk membuat sebuah file baru yang berisikan semua data yang diinginkan, dengan cara menekan tombol New. Sekarang anda harus menentukan dalam program kolom mana yang berisikan data. Dalam kotak Data Fields, klik pada tanda panah dikanan kotak Survival Times. Pilihlah kolom yang menyimpan waktu sejak perletupan penyakit yang terakhir. Kemudian kliklah kotak Censoring Indicator, dan pilih kolom yang menunjukkan bila kelompok ternak atau desa pernah terserang penyakit. Anda dapat menentukan dalam program kode dalam kolom rataan. Komputer menampilkan kode-kode dari kolom censoring dalam kotak Censoring Codes. Censored adalah kode untuk desa yang tidak pernah mengalami perletupan penyakit. Uncensored adalah kode untuk desa-desa yang pernah mengalami perletupan. Bila kode-kode terbalik memasukkannya, kliklah tombol Switch untuk membalikkan kode-kode tersebut. Bilamana kelompok ternak atau desa dipilih dengan menggunakan sampling secara acak berdasarkan koordinat geografi, kliklah kotakperiksa Weighted?, dan pilihlah kolom yang berisi bobot desa atau kelompok ternak. Kalau desa yang dipilih menggunakan teknik sampling secara acak, biarkan kotak-periksa tidak dipilih. Pilih jenis analisis yang dilakukan. Kalau anda menganalisis hasil dari survai tunggal, dan tidak melakukan perbandingan, pilihlah Single Group Analysis. Kalau data dari dua kelompok dalam file data, anda dapat memilih hanya satu kelompok dengan memilih kotak periksa Select Group. Kalau anda membandingkan dua kelompok, pilihlah Compare Two Groups. Kemudian dapat menentukan dalam kolom mana penanda kelompok disimpan. Kliklah kotak Grouping Variable, dan pilihlah kolom tersebut. Program akan memberi tanda kode dalam file tersebut, dan menampilkan mereka dalam kotak Group Codes. Anda dapat menggunakan tombol Switch untuk merubah kode-kode dari kelompok1 ke kelompok2. Step 9: Untuk membandingkan dua kelompok, anda dapat menetapkan perbedaan musiman (seasonal differences, lihat dibawah ini). Kliklah kotak-periksa untuk menetapkan perbedaannya. Step 10: Apabila semua kolom sudah diatur, kliklah tombol Analyse, dan hasil akan ditampilkan dilayar komputer. Anda dapat menyimpan atau mencetak hasil analisis tersebut.

198 185 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 185 Menetapkan perbedaan musiman. Beberapa penyakit mempunyai pola musiman yang jelas, dengan lebih dari satu penyakit yang timbul dalam satu tahun. Kalau terjadi hal demikian, saat dilakukannya survai dalam tahun tersebut akan berpengaruh terhadap jarak waktu terakhir terjadinya letupan penyakit. Bila survai dilakukan setelah puncak musim letupan penyakit, banyak kelopok ternak atau desa yang terserang penyakit dalam dua sampai tiga bulan terakhir. Tetapi bila survai dilakukan 7 atau 8 bulan setelah puncak musim penyakit, waktu sejak kejadian perletupan terakhir akan lebih panjang. Bagaimanapun, hal ini bukan karena situasi penyakit yang berbeda. Hal ini disebabkan oleh terjadinya perletupan pada musim yang memang sedang tidak ada kejadian penyakit lainnya. Bila ada bukti bahwa perletupan penyakit mempunyai pola musiman, anda dapat memperbaikinya kemudian, dengan demikian maka analisis yang dilakukan tidak keliru. Anda hanya perlu melakukan ini bila dua buah survai akan dibandingkan dilakukan pada waktu yang berbeda dalam tahun tersebut. Tetapi bila survai dilakukan pada waktu yang sama, atau dalam bulan yang sama tetapi berbeda tahunnya, tidak perlu dilakukan penyesuaian lagi. Untuk menyesuaikannya gunakan prosedur sebagai berikut: Klik pada kotak-periksa Adjust for Seas. Dalam kotak Group Codes, masukkan bulan survai dilakukan pada kelompok 1 dan 2. Setelah mengatur semua kolom, kliklah tombol Analyse untuk menjalankan analisis. Analisis yang kompleks Analisis yang digambarkan biasanya dapat digunakan untuk berbagai macam tujuan. Akan tetapi, hal ini dimungkinkan dengan melakukan analisis lebih lanjut, untuk menyidik perilaku penyakit lebih dalam lagi.

199 186 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 186 Suatu masalah ketika mengukur laju insiden pada kelompok ternak atau desa adalah tidak semua kelompok ternak atau desa sama besarnya. Sebuah desa yang besar biasanya menampung lebih banyak hewan, ternak yang dimasukkan dari luar desa biasanya merupakan salah satu penyebab utama sumber penularan penyakit. Kita dapat memperkirakan bahwa akan lebih banyak perletupan penyakit di desa yang lebih besar dari pada di desa yang lebih kecil. Bila membandingkan dua kelompok, bila kelompok berada di desa yang lebih besar, dan kelompok lain di desa yang lebih kecil, kita dapat memperkirakan menemukan lebih banyak perletupan pada kelompok pertama. Hal ini disebabkan oleh besarnya desa, bukan karena penyakitnya sendiri. Memang masih mungkin menyesuaikan perbedaan besarnya desa (populasi ternak), untuk membandingkan lebih berimbang terhadap kejadian penyakit di kedua kelompok. Ada dua cara untuk melakukan hal ini. Yang pertama, gunakan pengukuran pada waktu yang berbeda. Normalnya, kita katakan bahwa sebuah desa berrisiko mendapat serangan wabah dalam waktu beberapa tahun. Sebagai gantinya, kita perhatikan bahwa setiap ekor hewan di desa tersebut berrisiko terserang penyakit dalam kurun waktu tersebut. Animal-time (jumlah hewan dalam sebuah desa atau kelompok, jangka waktu sejak letupan penyakit terakhir) akan lebih besar bagi kelompok yang lebih besar dari pada kelompok yang lebih kecil. Animal-time adalah suatu ukuran pilihan waktu yang harus diperhitungkan terhadap jumlah ternak dalam populasi di desa tertentu. Idealnya, animal-time harus diperhitungkan berdasarkan rataan jumlah hewan di desa dalam kurun waktu terjadinya perletupan penyakit dan survai. Example: Sebuah Survai Perletupan Penyakit secara Retrospektif dilakukan di 40 desa. Informasi yang terkumpul adalah: 1) kurun waktu sejak perletupan penyakit terakhir (Time), 2) populasi babi saat survai (Vpop), dan 3) populasi babi saat letupan penyakit terakhir (OBpop). Agar dapat menghitung animal-time, rataan jumlah babi di desa dalam kurun waktu tersebut dikalikan dengan waktu saat letupan penyakit terakhir: ((Vpop + Obpop)/2 ) Time. Sekali animal-time telah terhitung, analisis dapat dihitung ulang, dengan menggunakan kolom animal-time, sebagai ganti kolom time. Hasilnya dapat menunjukkan apakah ada peningkatan atau penurunan perbedaan antara kedua kelompok tersebut, tetapi apapun hasilnya, perbedaannya akan menjadi bahan perhitungan keragaman dalam populasi ternak di desa tersebut, karenanya akan lebih mendekati kenyataan. Pendekatan lainnya untuk analisis adalah memperhitungkan jumlah populasi ternak dengan menggunakan model bahaya proporsional Cox. Model analisis ini hanya tersedia dalam paket program perangkat-lunak statistik, yang memerlukan pemahaman dan pengetahuan tentang survival analysis dan model multiple regression. Bila perangkat-lunak dan keahlian teknik tersebut tersedia, populasi ternak di desa pada saat survai dan pada saat perletupan penyakit terakhir dapat dimasukkan dalam model perhitungan ini. Menyimpulkan hasil Tidak seperti pendugaan tingkat prevalensi atau kejadian penyakit secara tradisional, hasil survival analysis tidak mencerminkan sebagai sebuah angka, tetapi pendugaan dalam bentuk kurva survival, atau gambar, yang menggambarkan tentang kejadian penyakit pada seluruh populasi yang dikaji. Kurva survival Kaplan-Meier (dinamakan sesuai dengan nama orang yang mengembangkannya)

200 187 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 187 adalah sebuah gambar yang memperlihatkan proporsi kelompok ternak atau desa yang survived (tidak terserang penyakit) dalam suatu kurun waktu tertentu (dihitung waktu ke belakang sejak survai dilakukan). Suatu populasi dengan letupan yang lebih sedikit atau letupan yang jarang akan mempunyai proporsi lebih besar untuk selamat (surviving) dalam kurun waktu yang lebih lama,dengan demikian kurva akan lebih dekat ke arah puncak-kanan gambar. Suatu populasi yang baru mengalami letupan di kebanyakan desa (dari mana kita dapat mengimplikasi bahwa letupan sering terjadi) akan mempunyai kurva survival lebih dekat ke dasar-kiri gambar. Untuk analisis dua atau satu kelompok, kurva survival dapat ditampilkan dan dapat dicetak. Melalui pengalaman, kita dapat menginterpretasikan sebuah kurva survival. Akan tetapi, beberapa ikhtisar ukuran yang menggambarkan kurva akan lebih mudah dimengerti. Median survival time Analisis satu kelompok Dengan analisis satu kelompok, total jumlah observasi dan total jumlah observasi censored dan uncensored ditampilkan. Bila analisis tertimbang dilakukan (Karena pemilihan kelompok ternak atau desa dengan cara acak berdasarkan koordinat geografi), hal ini mencerminkan jumlah tertimbang bukan jumlah sesungguhnya. Total sebenarnya juga ditampilkan. Median survival time juga ditampilkan. Ini adalah waktu sejak separuh dari kelompok atau desa mengalami letupan penyakit dan separuhnya mengalami. Suatu pendugaan terhadap median survival time digunakan untuk menghitung banyaknya sampel (halaman 173). Rataan (mean) atau average survival time adalah jumlah rataan waktu sejak perletupan terakhir di semua desa. Bila waktu terlama adalah censored (tidak mengalami perletupan, dan dipercaya bahwa tidak ada perletupan dalam waktu yang cukup lama), maka rataan sebenarnya tidak dapat dihitung. Sebagai gantinya, Rataan waktu terbatas (time-limited mean) ditampilkan, memperlihatkan rataan semua waktu, sampai batas waktu tertentu. Time of Survey Area A Village A Village B Village C ta tb tc Area B Village D Village E Village F te td tf Time Dalam diagram diatas, setiap bulatan mewakili sebuah letupan. Rataan waktu survival untuk desa-desa di daerah A ditentukan oleh (t A + t B + t C )/3. Rataan waktu survival untuk desa-desa di daerah B dihitung dengan (t A + t B + t C )/3. Rataan waktu survival untuk daerah A lebih lama dari pada daerah B.

201 188 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 188 Logrank test Membandingkan dua kelompok Nilai tengah dan rataan memberikan dasar gambaran kurva survival, dan dapat digunakan sebagai perbandingan sederhana. Akan tetapi, perbandingan tersebut semata-mata hanya berupa kurva pada satu titik. Alasan untuk melakukan survai letupan penyakit pada umumnya untuk mengevaluasi perbedaan atau perubahan situasi penyakit. Guna mencapai hal ini, kita harus membandingkan data dari dua kelompok ternak atau desa. Bila membandingkan dua kelompok, sebuah ikhtisar tentang total angka yang diobservasi dalam tiap kelompok harus disajikan. Kemudian diikuti dengan uji Logrank. Uji statistik ini membandingkan dua kurva survival untuk menentukan apakah perbedaan yang terjadi memang berbeda sesungguhnya antara keduanya, atau hanya karena kebetulan saja. Hasil uji Logrank diperlihatkan oleh angka peluang (probability), yang ditandai oleh nilai P. Nilai P adalah peluang bahwa kedua kurva tersebut sesungguhnya sama, atau perbedaan antara kedua kelompok tersebut hanya karena kebetulan saja. Nilai P yang kecil (kurang dari 0.1 or 0.05) berarti bahwa perbedaan yang terjadi bukanlah karena kebetulan saja, maka dapat disimpulkan bahwa benar-benar ada perbedaan antara kedua kurva tersebut. Bila nilai P kecil, maka dikatakan bahwa kedua kurva tersebut berbeda nyata secara statistik.

202 189 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 189 Uji Logrank menghitung peluang apakah kedua kurva sama. Nilai P yang kecil menunjukkan bahwa kedua kurva tersebut berbeda. Hazard Ratio Uji Logrank tidaklah menjelaskan apa perbedaan kedua kelompok, atau berapa besar perbedaannya. Kunci pengukuran bila membandingkan dua kelompok adalah nisbah risiko (Hazard Ratio). Nisbah ini menduga bahaya atau risiko suatu letupan pada dua kelompok. Suatu hazard ratio yang mempunyai nilai 1 berarti bahwa risiko terjadinya letupan penyakit pada kedua kelompok tersebut sama. Bila nilai hazard ratio-nya 5 berarti risiko terjadinya letupan pada kelompok 1 adalah 5 kali lebih besar daripada risiko kelompok 2. Bila kelompok 1 adalah populasi babi pada suatu propinsi dua tahun lalu, sebelum dimulainya kampanye vaksinasi, dan kelompok 2 adalah populasi yang sama saat ini, setelah 2 tahun vaksinasi, nilai hazard ratio 5 berarti bahwa risiko terjadi letupan diantara babi adalah 5 kali lebih besar pada waktu 2 tahun yang lalu dibandingkan pada saat sekarang. Hal ini akan memberikan bukti kuat bahwa ada perbaikan situasi penyakit tersebut. Nilai hazard ratio disajikan dengan selang kepercayaan 95%. Secara sederhana dapat dikatakan, bahwa kita percaya 95% bahwa hazard ratio benar berada dalam selang kepercayaan ini. Nilai Hazard ratio menunjukkan nisbah risiko letupan dalam dua kelompok Analisis data dari dua sumber Survai Letupan Penyakit secara Retrospektif yang digambarkan diatas tidak menghasilkan laju insiden penyakit secara tradisonal. Hal ini dikarenakan jumlah total desa atau kelompok ternak yang menderita suatu letupan penyakit dalam suatu kurun waktu tertentu tidak bisa dihitung (lihat halaman 28). Bagian ini mengulas tentang pendekatan sederhana untuk menduga laju insiden penyakit pada desa atau kelompok ternak dengan memanfaatkan data yang telah tersedia. Pelayanan kesehatan veteriner di kebanyakan negara selalu memelihara dengan rapih catatan tentang letupan penyakit, terutama penyakit-penyakit penting (notifiable diseases). Data seperti ini yang secara pasif dapat diperoleh (bandingkan dengan survai aktif - lihat halaman 14) dapat memberikan gambaran tentang situasi penyakit. Akan tetapi, laporan tersebut biasanya tidak lengkap, oleh sebab itu laju insiden penyakit yang diperkirakan dari data seperti ini akan terlalu rendah. Dengan menggabungkan data seperti ini dengan sumber data yang independen dan terpisah, memungkinkan untuk menduga berapa banyak letupan penyakit yang tidak terhitung, dan karenanya dapat pula menghitung berapa jumlah total letupan penyakit yang pernah terjadi. Latar belakang Teknik ini dikenal sebagai metode tangkap dan lepaskan (capture - recapture). Metode ini dikembangkan untuk studi satwa-liar, dimana sangat sulit untuk menghitung setiap ekor hewan yang menjadi anggota suatu populasi. Example: Seorang peneliti ingin menduga jumlah total ikan dalam sebuah danau. Sangat mustahil untuk menghitung semua ikan, sehingga harus menggunakan cara lain. Pertama, dalam waktu tiga hari, peneliti tersebut

203 190 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 190 menangkap ikan sebanyak mungkin, dan menghitung jumlah ikan yang tertangkap. Setiap ikan yang tertangkap diberi tanda, dan kemudian dilepaskan kembali ke dalam danau. Setelah tiga hari, ikan-ikan tersebut dibiarkan untuk berbaur lagi dengan populasinya selama dua hari. Kemudian, peneliti tersebut menangkap ikan lagi sebanyak mungkin selama tiga hari. Setiap kali ada ikan yang tertangkap mereka mencatatnya apakah ikan tersebut bertanda atau tidak. Pada akhirnya, peneliti tersebut mempunyai tiga gambaran: jumlah total ikan yang tertangkap pertama kali, jumlah total ikan yang tertangkap waktu kedua, dan jumlah ikan yang tertangkap dua kali (ikan yang bertanda yang tertangkap waktu menangkap kedua). Hal ini digambarkan dalam diagram dibawah ini. Sample 1 adalah semua ikan yang tertangkap pertama kali, sample 2 adalah ikan yang tertangkap kedua kali, dan daerah abu-abu adalah ikan yang tertangkap pada waktu dua kali sampling.

204 191 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 191 Two Sample (Capture Recapture) Analysis Determine the area of interest Determine the time period (eg. last 12 months) Calculate total outbreaks recorded in the time period for Data Source 1 (eg disease outbreak report database) Calculate total outbreaks recorded in the time period for Data Source 2 (eg survey results) Match outbreaks between the data sources Are any of the herds / villages in data source 1 also listed in data source 2? No Yes No match No Is the date of the outbreak in data source 1 approximately the same as the date in data source 2? Yes Outbreaks match Calculate the total matched outbreaks Analyse data Page 187

205 192 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 192 Gambar ini dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah total ikan dalam danau, dengan menggunakan rumus sederhana: Total n A n B n AB dimana n A adalah jumlah total pada waktu sampling pertama (A), n B adalah jumlah total pada waktu sampling kedua (B), dan n AB adalah jumlah ikan pada waktu sampling A dan B. Bila kebanyakan ikan yang tertangkap pada waktu penangkapan kedua, telah bertanda, berarti bahwa kebanyakan ikan di danau pasti telah pernah tertangkap, dan jumlah ikan di danau hanyalah sedikit lebih banyak dari pada jumlah waktu penangkapan pertama (A). Dilain pihak, bila pada penangkapan B hanya ikan yang bertanda yang tertangkap hanya sedikit, berarti bahwa jumlah ikan di dalam danau jauh lebih banyak dari pada waktu penangkapan pertama (A), dan total populasi ikan pasti sangat besar. Teknik yang sama dapat pula digunakan untuk menghitung jumlah total letupan penyakit di desa atau pada kelompok ternak dalam suatu daerah pada suatu kurun waktu tertentu, dan cara ini dapat digunakan untuk menghitung laju insiden penyakit. Populasinya sekarang bukan ikan, tetapi letupan yang terjadi di desa atau pada kelompok ternak (Bukan desa yang telah terserang). Satuan yang diminati adalah letupan (bukan desa). Contoh pertama diberikan dari catatan para petugas kesehatan veteriner tentang letupan penyakit. Catatan ini telah menangkap captured proporsi tertentu dari banyak letupan, tetapi mungkin tidak semua kejadian terlaporkan. Sumber informasi kedua adalah menggunakan capture untuk menangkap informasi tentang letupan penyakit di desa-desa yang sama dalam kurun waktu yang sama. Jumlah total catatan penyakit dari sumber pertama dan kedua, dan jumlah letupan yang ada dalam kedua sumber tersebut kemudian dapat dipakai untuk menduga jumlah total letupan penyakit yang terjadi. Sumber data Untuk menggunakan teknik ini, harus ada dua sumber data tentang letupan penyakit pada kelompok ternak atau desa yang dipertanyakan. Selanjutnya, kedua sumber data ini haruslah independen. Artinya, bahwa data harus dikumpulkan dengan cara dan mekanisme yang berbeda, dan keberadaan suatu data letupan tertentu dalam sebuah sumber data tidak mempengaruhi peluang akan tampak pada sumber data lainnya. Sumber data pertama biasanya berasal dari laporan letupan penyakit, atau catatan dari laboratorium diagnostik yang memeriksa spesimen dari letupan. Kedua sumber data ini sumber data yang baik, data yang tersedia dapat langsung dianalisis. Sumber data kedua umumnya berasal dari survai lapangan. Agar absah, kedua sumber data harus mengacu kepada selang waktu yang sama, biasanya satu atau dua tahun. Hanya laporan atau spesimen penyakit yang diterima dengan keterangan lengkap tentang waktunya yang dianalisis, dan survai harus mencatat letupan yang terjadi dalam kurun waktu yang sama. Agar independen, koleksi data dari kedua sumber yang berbeda tidak boleh dilakukan oleh orang yang sama. Sebagai contoh, dokter hewan kabupaten biasanya bertanggung-jawab untuk melaporkan terjadinya suatu letupan penyakit. Bila sumber data kedua yang dilakukan dengan survai di kabupaten yang sama dokter hewan tersebut yang ditanya tentang letupan penyakit di daerah tersebut, maka kedua sumber data itu tidaklah independen. Hal ini disebabkan, peluang seorang

206 193 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 193 akan mengingat suatu letupan penyakit akan lebih besar kalau mereka membuat laporan tentang letupan tersebut. Cara terbaik untuk memperoleh sumber data kedua adalah dengan melakukan survai ke desa secara acak. Pada umumnya, hal ini dapat dikombinasikan dengan survai lainnya, misalnya survai prevalensi penyakit. Bila sumber data lainnya sudah tersedia, (seperti hasil sensus pertanian dimana desa ditanya tentang letupan penyakit), maka data seperti ini dapat digunakan, menghindarkan kebutuhan pengumpulan data dari lapangan. Sampling Bila perlu melakukan sebuah survai, desa atau kelompok ternak harus dipilih secara acak sederhana dari kerangka sampling. Program Random Village dapat digunakan (halaman 50), gunakan cara berikut ini: Pemilihan sampel acak sederhana (Simple Random Sampling) Tanpa penggantian Tanpa stratifikasi Bila tidak ada kerangka sampling, tidak mungkin untuk menduga secara terpercaya laju insiden penyakit pada letupan di desa. Hal ini disebabkan karena kita perlu mengetahui jumlah total desa-desa untuk menghitung laju insiden penyakit, dan tanpa kerangka sampling, tidak dapat diketahui. Pengumpulan data Data yang dikumpulkan serupa dengan yang digunakan dalam survai letupan di desa yang dijelaskan di atas. Perbedaannya adalah bahwa sebagai ganti letupan penyakit yang baru saja terjadi, tujuannya adalah mengumpulkan informasi tentang tanggal terjadinya setiap letupan penyakit dalam kurun waktu tertentu (dalam satu atau dua tahun terakhir). Membatasi selang waktu yang relatif singkat memudahkan peternak untuk mengingat peristiwa yang terjadi. Akan tetapi, bila terjadi lebih dari satu kali letupan pada suatu kelompok ternak atau desa, peternak mungkin akan mengalami kesulitan untuk mengingat kembali letupan penyakit dengan benar. Teknik yang dipaparkan dalam Bab 5 (halaman 118) dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas data yang dikumpulkan selama wawancara. Matching disease outbreaks Manajemen data Tiga nilai yang diperlukan untuk analisis - jumlah total letupan penyakit dari sumber data pertama (laporan penyakit atau catatan tentang hasil pemeriksaan laboratorium), jumlah total letupan penyakit dari sumber data kedua (biasanya hasil survai), dan jumlah letupan penyakit yang tampak dari kedua sumber tersebut. Dua nilai pertama mudah diperoleh. Untuk memperoleh nilai ketiga, letupan yang diidentifikasi dalam satu sumber harus sesuai dengan letupan dari sumber data kedua. Penyesuaian memerlukan sumber informasi yang terpercaya, dari kedua sumber data di desa (nama desa atau nomor kode) seperti tanggal terjadinya letupan. Tanggal pelaporan pemeriksaan laboratorium atau laporan kejadian penyakit biasanya tidak sesuai dengan tanggal yang diingat oleh peternak pada waktu wawancara. Hal ini disebabkan oleh sering terjadi kesalahan kecil dalam mengingat, dan juga karena spesimen atau laporan mungkin tidak diserahkan pada awal terjadinya letupan penyakit. Bila akan mencocokkan waktu letupan, ada beberapa kelenturan dalam mencocokkan tanggal. Hal ini tergantung sebagian kepada

207 194 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 194 epidemiologi penyakit tersebut. Sebagai contoh, kalau suatu penyakit sangat jarang terjadi lebih dari satu kali dalam satu tahun pada satu kelompok ternak, dan letupan cenderung berakhir dalam tempo beberapa bulan, akan lebih aman bila mengandaikan bahwa tanggal letupan berbeda dalam 6 bulan atau lebih, pada kenyataannya dapat mengacu kepada letupan yang sama. Pada umumnya, beberapa keputusan diperlukan untuk proses mencocokkan waktu letupan, dan yang terbaik dilakukan dengan perhitungan tangan. Beberapa cara mencocokkan dapat dilakukan dengan bantuan komputer, tetapi meskipun demikian tetap harus diperiksa ulang dengan tangan. Analisis data Sekali total hitungan telah diperoleh, anda dapat menggunakan program CapRecap untuk menganalisis data. Jalankan program dengan menggunakan Windows Start menu, pilih Programs, Survey Toolbox, dan CapRecap. Step 1: Masukkan jumlah total dari letupan dari sampel 1. Step 2: Masukkan jumlah total letupan dari sampel 2. Step 3: Masukkan jumlah dari kedua sampel. Step 4: Klik tombol Calculate. Step 5: Hasilnya tampak dalam estimated total, dan selang kepercayaan 95%. Laju insiden penyakit adalah setara dengan jumlah total letupan dibagi jumlah total desa dikali dengan kurun waktu (halaman 28). Anda dapat menggunakan rumus yang sama dengan batas selang kepercayaan 95% untuk menghitung selang waktu 95% untuk laju insiden penyakit. Example: Dalam sebuah kajian dua sampel, tentang letupan FMD dalam kurun waktu dua tahun, 145 laporan letupan telah diterima oleh dokter

208 195 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 195 hewan propinsi yang membawahi 1293 desa. Sebuah survai di 85 desa telah dilakukan, dimana 47 desa dilaporkan mengalami letupan FMD, dalam kurun waktu dua tahun tersebut. Ketika dicocokkan, hanya 36 desa yang tampak mengalami letupan dari kedua sumber data. Dengan menggunakan program CapRecap, total perkiraan letupan terjadi di 188 desa, dengan selang kepercayaan 95%, antara 163 dan 213. Pendugaan laju insiden penyakit karenanya adalah 188 letupan/(1293 desa 2 tahun) = 0.073, atau 7.3 letupan per 100 desa per tahun.

209 196 Bab 8: Survai Tingkat Kejadian Penyakit Toolbook Survey 196

210 9 Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit Daftar Isi Bab 1: Introduksi Bagian I: Latar belakang Survai Penyakit Bab 2: Prinsip-prinsip umum Survai Penyakit Hewan Bab 3: Sampling Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Bab 5: Wawancara Pedesaan Bab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer Bagian II: Rancangan dan Analisis Survai Bab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju Insiden Penyakit Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas dari Penyakit Survai Kelompok ternak atau Desa Menghitung Jumlah Sampel Memilih Sampel Analisis Data Survai Daerah yang Luas Menghitung Jumlah Sampel Jumlah sampel dengan biaya minim Samplingtingkat Pertama dan Kedua Analisis Data Lain-lain issues Uji Kombinasi Opsi FreeCalc Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12: Lembar Kegiatan

211 198 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 198 Freedom from disease Perhatikan tiga situasi yang berbeda ini: Bila suatu program pengendalian penyakit dijalankan secara intensif diantara peternakan (misalnya pada peternakan babi atau ayam, atau sapi perah atau sapi potong) suatu pendekatan yang telah digunakan adalah rencana akreditasi kelompok ternak. Rencana ini, targetnya pada peternakan yang mensuplai ternak kepada produsen lainnya, termasuk pengujian beberapa peternakan untuk memberikan suatu jaminan bahwa kelompok itu bebas dari penyakit. Artinya lain produsen dapat membeli dari peternakan itu tanpa berisiko memasukkan penyakit. Sebagai hasilnya, farm yang telah diakreditasi dapat menjual ternak mereka dengan harga yang cukup tinggi. Kebanyakan program pengendalian dan pemberantasan penyakit nasional didasari oleh vaksinasi massa, dan kemudian test-and-slaughter. Tujuan program ini adalah untuk membebaskan negara tersebut dari penyakit. Bila hal ini dapat dicapai, maka biaya melakukan vaksinasi dan pemberantasan penyakit, juga kerugian yang ditimbulkan oleh penyakit dapat dihindarkan. Sesungguhnya, pada akhir program pemberantasan, pejabat pemerintah perlu kepercayaan bahwa penyakit tersebut telah berhasil dimusnahkan. Pengembangan usaha ekspor merupakan cara yang penting bagi negara-negara berkembang untuk memperoleh devisa dan mengembangkan perekonomiannya. Ekspor ternak atau produk hasil ternak merupakan salah satu bagian dimana negara agraria mempunyai potensi untuk berkembang menjadi negara industri pengekspor. Sesungguhnya, menurut peraturan dari World Trade Organization, suatu negara pengekspor boleh dipertanyakan untuk membuktikan bahwa mereka tidak menyebarkan penyakit ternak ke negara pengimpor. Dalam setiap situasi ini perlu dibuktikan bahwa suatu populasi (apakah kelompok ternak, desa, kabupaten, propinsi, atau seluruh negara) tidak mempunyai suatu penyakit tertentu. Bab ini memaparkan teknik survai yang dapat memperlihatkan bahwa suatu populasi bebas dari penyakit. Dalam pada ini, sama dengan melakukan survai prevalensi, dan berharap bahwa angka prevalensinya 0, tetapi theory dibalik kedua jenis survai ini sangat berbeda. Dua masalah yang biasanya timbul ketika kita akan membuktikan bahwa tidak ada penyakit pada suatu populasi. Masalah pertama kita sulit untuk membuktikan hal tersebut. Misalkan ada 342 ekor dalam suatu kelompok ternak, dapat dikatakan bebas dari penyakit bila tak ada seekorpun hewan yang sakit. Hal itu hanya dimungkinkan (walau tidak lazim) bahwa hanya satu ekor hewan yang sakit. Kalau kita mengambil sampel (contoh) dari kelompok tersebut dan menguji hewan yang masuk dalam sampel, mungkin secara kebetulan terpilih satu ekor hewan yang sakit, dan kita simpulkan bahwa kelompok tersebut tidak bebas dari penyakit. Bagaimanapun, masih mungkin kita memilih hewan yang sehat, dan kita menyimpulkan bahwa kelompok tersebut bebas dari penyakit meskipun kenyataanya tidak bebas dari penyakit. Semakin besar jumlah sampel yang diambil, semakin besar kemungkinan kita mengambil sampel hewan yang sakit, tetapi masih tetap ada kemungkinan hewan tersebut tidak terambil. Satu-satunya cara untuk memastikan bahwa kelompok itu bebas, adalah dengan memeriksa semua anggota kelompok. Memang untuk membuktikan bahwa kelompok ternak yang terdiri dari 342 ekor hewan bebas dari penyakit memerlukan biaya cukup banyak, tetapi tidak terlalu sulit. Akan tetapi kalau kita harus membuktikan sebuah negara dengan jumlah

212 199 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 199 hewan 8 juta ekor bebas dari penyakit, adalah tidak mungkin kalau harus memeriksa setiap ekor hewan yang ada. Masalah kedua berhubungan dengan pemeriksaan laboratorium. Dalam Bab 2, konsep sensitivitas dan spesifitas sebuah uji telah dibahas (halaman 33). Sangat sedikit jumlah uji laboratorium yang sempurna, dan banyak uji yang membuat kesalahan kecil, misalnya dalam membuktikan hewan sehat sedangkan sebenarnya hewan tersebut sakit, dan sebaliknya. Hal ini berarti bahwa bila anda menguji sejumlah besar hewan, sukar untuk menyimpulkan hasilnya. Seandainya hasil pemeriksaan dari 342 ekor hewan ada satu yang memberikan reaksi positif, apakah hewan ini benar-benar terinfeksi, atau apakah uji ini yang memberikan hasil yang salah? Apakah semua hewan yang memberikan hasil uji negatif benar-benar bebas dari penyakit, atau ada beberapa diantaranya yang sakit tetapi tidak terdeteksi, dan hasil uji yang memberikan reaksi negatif ternyata salah? Sebuah uji yang tipikal bisa mempunyai sensitivitas 95% dan spesifisitas 99%. Sensitivitas mempunyai arti bahwa setiap 100 ekor hewan sakit yang diperiksa, 95 ekor diantaranya akan menunjukkan hasil positif, tetapi 5 ekor sisanya memberikan hasil negatif palsu. Sedangkan spesifisitas mempunyai arti dari 100 ekor hewan yang bebas penyakit, 1 ekor akan memberikan hasil positif palsu. Ini berarti bahwa meskipun kita periksa semua hewan dalam kelompok tersebut atau semua hewan di negara itu, kita tetap tidak bisa memastikan mereka benar-benar bebas dari penyakit. Meskipun sebenarnya di negara tersebut tidak ada penyakit tersebut, kita tetap akan memperoleh hasil uji positif palsu. Bila penyakit tersebut memang ada, kita juga akan memperoleh hasil uji negatif palsu, dan kehilangan hewan yang benar-benar sakit. Kedua masalah ini megakibatkan bahwa kita tidak mungkin membuktikan bahwa suatu populasi benar-benar bebas dari penyakit, karena selalu ada peluang kita kehilangan seekor hewan yang benar-benar sakit atau hasil ujinya memberikan hasil yang salah. Kita tidak mungkin membuktikan bahwa satu populasi bebas dari penyakit Walaupun kita tak mungkin membuktikan bahwa satu populasi bebas dari penyakit, kalau kita memeriksa cukup banyak hewan dan memperhitungkan sensitivitas dan spesifisitas uji tersebut, kita dapat membuktikan bahwa sangatlah tidak mungkin bila kelompok ternak tersebut terinfeksi penyakit. Survai untuk membuktikan bahwa kelompok ternak bebas dari penyakit tidak memberikan jaminan, tetapi mereka dapat mengatakan bahwa peluang populasi tersebut mempunyai ternak yang sakit lebih kecil dari tingkat yang dapat diterima (5% atau 1%). Kalau ada sejumlah kecil hewan yang terinfeksi, maka sangat sukar untuk menemukannya, sehingga perlu dilakukan sebuah survai besar untuk hal tersebut. Bila jumlah hewan yang terinfeksi cukup besar, maka muda untuk menemukannya dalam suatu survai, sehingga hanya sejumlah kecil sampel yang diperlukan dalam survai. Hasil survai untuk membuktikan bebas dari penyakit karenya dinyatakan sebagai peluang bahwa jumlah hewan yang terinfeksi sama atau lebih besar dari pada angka yang rendah. Example: Sebuah letupan rinderpest pada sapi terjadi dalam suatu daerah yang semula bebas. Empat desa tetangganya terkena juga, dan populasi

213 200 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 200 semua sapi di desa tersebut disembelih untuk membebaskan dari penyakit tersebut. Semua desa dalam radius 10 km diperiksa secara klinis dan serologis untuk mencari kemungkinan adanya infeksi rinderpest. Tak seekorpun sapi divaksinasi, sehingga kalau ada rinderpest yang menyerang desa-desa ini, maka penyebaran penyakitnya akan terjadi sangat cepat, dan mempengaruhi sebagian besar ternak sapi di desa, mungkin lebih dari 50%. Sangat tidak umum kalau hanya 10% atau kurang hewan di desa tersebut yang terinfeksi oleh penyakit menular seperti rinderpest. Selama survai setelah wabah terjadi,survai dilakukan di setiap desa disekitarnya, untuk membuktikan bahwa desa sekitarnya masih bebas dari rinderpest. Karena tidak mungkin untuk membuktikan bahwa tidak ada hewan yang terinfeksi, maka survai dirancang untuk menunjukkan bahwa peluang 10% atau lebih hewan terinfeksi oleh penyakit sangat kecil (kurang dari 1%). Kalau kurang dari 10% terinfeksi yang terinfeksi, tidaklah biasa dapat diidentifikasi dalam survai. Dengan melakukan survai, semua desa dinyatakan bebas dari penyakit, meskipun mungkin di beberapa desa masih mempunyai 10% hewan yang terinfeksi. Hal ini masih tidak mempunyai risiko, karena secara alamiah rinderpest merupakan penyakit yang sangat menular, artinya bila ada rinderpest menyerang satu desa, maka lebih dari 10% hewan yang akan terinfeksi. Minimum expected prevalence Maximum acceptable prevalence Contoh berikut ini memperlihatkan konsep minimum expected prevalence. Konsep ini adalah prevalensi terkecil yang diperkirakan bila suatu penyakit menular menyerang satu kelompok ternak. Bila melakukan sebuah survai, inilah prevalensi penyakit yang terrendah yang diperkirakan yang dapat diidentifikasi secara terpercaya. Bila penyakit ada pada satu populasi, tetapi masih pada tingkat yang rendah, maka prevalensinya spesifik, sehingga mungkin survai yang dilakukan tidak dapat mengidentifikasinya. Penentuan tingkat prevalensinya dapat dilakukan berdasarkan pengetahuan tentang perilaku epidemik penyakit. Misalkan penyakit Mulut dan Kuku (FMD), mungkin mempunyai nilai minimum expected prevalencenya 30%, sedangkan para TBC ( Johnes disease) mungkin nilai minimum expected prevalence-nya 5% atau kurang. Untuk penyakit-penyakit yang tidak terlalu menular, nilai minimum expected prevalence-nya mungkin juga diperkirakan sebagai maximum acceptable prevalence. Kalau penyakit dalam populasi kurang dari prevalensinya, maka tidak perlu terlalu dikuatirkan. Tingkat prevalensinya biasanya selalu lebih besar dari 0, karena tanpa uji yang sempurna, dan dapat memeriksa setiap ekor hewan, kita tidak dapat membuktikan bahwa prevalensinya adalah 0. Seperti pada setiap survai, sangatlah mudah menemukan hewan yang sakit bila prevalensinya lebih besar. Ukuran penyakit karenya merupakan ukuran dimana angka prevalensinya tertinggi. Seperti telah didiskusikan dalam Bab 2 (halaman 31), keberadaan antibodi dalam tubuh lebih lama dari pada gejala klinik penyakit, karenanya prevalensinya lebih tinggi. Oleh sebab itu mengapa survai untuk membuktikan bebas dari penyakit lebih banyak menggunakan uji serologis dari pada menggunakan pemeriksaan klinis. Bab ini memaparkan dua survai dengan rancangan yang berbeda untuk memperlihatkan bebas dari penyakit. Survai pertama dilakukan pada satu populasi kecil, seperti sebuah kelompok ternak, desa atau peternakan yang intensif. Survai kedua dirancang menggunakan cara two-stage sampling untuk survai di daerah yang lebih luas (seperti kabupaten, propinsi, atau negara).

214 201 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 201 Demonstrating Freedom from Disease Determine the area of interest Is the survey for a relatively small single group (village, herd, shipment) or for a large area with many animals (province, state, country)? Small group Large area Single-stage survey Two-stage survey Calculate sample size Page 194 Calculate first-stage sample size Page 200 Select sample of animals using simple random sampling Collect specimens Page 198 Select first-stage sample (eg herds or villages) using simple random sampling Calculate second-stage sample size Page 204 Determine disease status with a test of known sensitivity and specificity Analyse Results Page 198 Select second-stage sample (animals) using simple random sampling Collect specimens Page 204 Determine disease status with a test of known sensitivity and specificity Analyse animal results to determine if the herd or village is free from disease Analyse herd or village results to determine if the population is free from disease Page 204 Page 204

215 202 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 202 Survai kelompok ternak atau desa Langkah-langkah utama pada melakukan sebuah survai single-stage untuk menunjukkan bebas dari penyakit adalah: Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: Step 9: Menentukan pertanyaan apa yang akan diajukan. Hal ini termasuk merinci minimum expected prevalence (maximum acceptable prevalence), dan tingkat probabilitas yang menentukan kepercayaan kita kepada hasil survai. Menghitung jumlah sampel yang akan diambil. Memilih sampel secara acak sederhana (simple random sampling). Mengumpulkan spesimen. Mempersiapkan spesimen agar siap untuk dianalisis. Mengirimkan spesimen ke laboratorium. Memeriksa ulang kelengkapan dan ketepatan data. Menganalisis data untuk menentukan probabilitas keberadaan penyakit pada populasi itu, prevalensinya dibawah nilai maximum acceptable prevalence. Menyusun laporan tentang data. Menghitung jumlah sampel Perhitungan berapa banyaknya sampel yang diperlukan dalam sebuah survai untuk membuktikan bebas dari penyakit berdasarkan kepada beberapa pertimbangan yang berbeda. Kinerja uji yang dilakukan Kinerja uji yang digunakan berperan penting dalam jumlah sampel yang akan dikumpulkan. Kinerja uji dinyatakan dalam nilai sensitivitas dan spesifisitas (halaman 33). Bila uji yang dilakukan tidak dapat terlalu dipercaya (baik sensitivitas atau spesifisitasnya atau keduanya relatif rendah) maka jumlah sampel yang diperlukan akan lebih besar. Bila kita bisa memilih, uji yang akan dilakukan sebaiknya dipilih uji yang mempunyai nilai sensitivitas dan spesifisitas yang terbaik (terutama spesifisitasnya). Lihat Uji-uji Kombinasi (halaman 205) untuk saran bagaimana meningkatkan spesifisitas sebuah uji. Sayangnya, pendugaan yang tepat untuk sensitivitas dan spesifisitas tidak selalu ada bagi kebanyakan uji. Masalah lainnya cara pengukuran ini sangat berragam tergantung kepada populasi yang diuji, sehingga publikasi hasil kajian dari suatu tempat mungkin tidaklah dapat dipergunakan seluruhnya pada kajian populasi yang akan disurvai. Bila anda tidak tahu berapa sensitivitas dan spesifisitas suatu uji yang akan dilakukan, ada beberapa cara yang dapat dilakukan: Step 1: Step 2: Step 3: Tanyakan kepada petugas lab apakah pernah melakukan suatu kajian pada populasi setempat untuk mengevaluasi kinerja uji. Tanyakan apakah mereka pernah membaca publikasi tentang kinerja uji yang sama pada populasi lainnya. Carilah kepustakaan tentang kajian terhadap uji yang akan dipakai. Bila lebih dari satu kajian yang diperoleh, pilihlah hasil kajian yang mendekati kesamaan populasi yang akan disurvai.

216 203 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 203 Step 4: Step 5: Hubungilah pakar yang berpengalaman dalam penggunaan uji tersebut, dan tanyakan berapa dugaan mereka kinerja uji tersebut. Lakukan sendiri sebuah kajian kecil pada populasi setempat untuk mengukur kinerja uji. Bilamana tidak ada publikasi yang dapat dijadikan pegangan, maka kita dapat membuat perkiraan sendiri. Tetapi kalau uji tersebut akan digunakan sebagai dasar melakukan survai yang penting, atau akan digunakan sebagai dasar melakukan program pengendalian atau pemberantasan penyakit, maka perlu pemahaman terhadap kinerja populasi ternak setempat. Akan sangat bermanfaat bila kita lakukan kajian pendahuluan untuk melakukan evaluasi kinerja uji tsb. Kajian ini menyertakan sejumlah hewan yang telah diketahui statusnya (beberapa ekor yang benar-benar positif sakit, dan beberapa ekor yang benar-benar sehat), dan langsung dapat kita hitung nilai sensitivitas dan spesifisitasnya. Untuk petunjuk lebih lanjut dalam melakukan kajian singkat ini lihat dalam buku-buku epidemiologi atau konsultasikan dengan pakar epidemiologi. Jika sudah ada hasilnya, publikasilah temuan anda, sehingga orang lain akan dapat ikut menikmati hasil tsb. Besaran populasi Anda perlu mengetahui berapa besar populasi yang akan dipelajari. Populasi yang lebih kecil memerlukan jumlah sampel yang lebih kecil. Perkiraan prevalensi minimum (prevalensi maximum yang dapat diterima) Pilihan gambaran ini (telah dibahas terdahulu) didasari oleh pengetahuan tentang penyakit, atau keterbatasan secara praktis. Semakin besar pilihan prevalensi, semakin kecil jumlah sampel yang diperlukan, dan semakin mudah survai dilakukan. Bagi penyakit-penyakit yang sangat menular yang penyebarannya sangat cepat, akan lebih aman jika kita memilih nilai prevalensi yang lebih besar. Akan tetapi, pada penyakit lainnya, prevalensi pada sekelompok ternak bila ada, akan sangat rendah. Deteksi suatu penyakit pada prevalensi kecil, sangat sulit sehingga memerlukan sampling yang besar ukurannya. Pada akhirnya, anda perlu memasukkan angka prevalensi yang didasari sampel yang besar yang dapat diuji, dari pada hanya sekedar biologi penyakitnya saja. Type I error Type II error Kesalah jenis I dan II Kesalahan jenis I (dikenal sebagai nilai " (alpha) ) adalah probabilitas bahwa hasil survai akan menyimpulkan populasi yang diuji tidak sakit, meskipun sebenarnya sakit. Hal ini juga dikenal sebagai kenyataan dari hasil, dan setara dengan 1 dikurangi tingkat kepercayaan. Kesalahan jenis II ($, beta) adalah probabilitas dimana survai menyimpulkan bahwa populasi tsb sakit, meskipun kenyataanya tidak sakit. Nilainya adalah 1 dikurang power. Menurut perjanjian umum, Jenis kesalahan I biasanya 0.05, dan Jenis kesalahan II bisa 0.1 atau Nilai tersebut dapat disesuaikan, tergantung kepada kepentingan jenis kesalahannya. Example: Sebuah peternakan babi diuji sebagai bagian rencana akreditasi kelompok. Bila kelompok itu ternyata sakit, maka pemilik tidak diperbolehkan untuk menjual ternaknya, kecuali untuk dipotong. Pemilik peternakan tsb karenanya sangat aktif untuk memastikan bahwa survai yang dilakukan tidak membuat kesalahan jenis II, atau keliru menyimpulkan bahwa peternakan tsb terinfeksi padahal tidak terinfeksi.

217 204 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 204 Pemilik menginginkan agar kesalahan jenis II kemungkinannya sangat rendah, untuk mengurangi.peluang terjadinya kesalahan. Dilain pihak, seorang pelanggan yang membeli babi untuk dikembang-biakkan tidak ingin membeli ternak yang sakit. Pelanggan tersebut ingin kepastian bahwa survai yang dilakukan membuktikan bahwa peternakan tersebut benar-benar bebas dari penyakit. Pelanggan menginginkan kesalahan jenis I sekecil mungkin, untuk menghindari kesalahan yang dibuat, dimana peternakan itu dinyatakan bebas penyakit, sedangkan pada kenyataannya ternaknya ada yang terinfeksi. Keputusan terakhir terhadap tingkat kesalahan yang diambil tergantung kepada kesepakatan diantara pihak yang saling bertentangan. Sebaliknya kemungkinan terjadinya kekeliruan perlu diperhitungkan juga, seperti dalam contoh berikut ini. Example: Setelah sebuah wabah FMD, desa-desa sekitar tempat wabah dimonitor keadaannya. Sebuah survai dilakukan di setiap desa untuk menentukan apakah desa itu terbebas dari penyakit. Bila desa itu bebas, karantina ditiadakan, dan desa tsb dapat memulai kembali mengadakan perdagangan. Kalau secara serologis tidak dibuktikan bebas, maka desa tersebut tetap di karantina. (Bila kasus-kasus klinik dideteksi, populasi ternak di desa tsb harus dipotong). Andaikan survai yang dilakukan membuat kesalahan jenis I, dan menyimpulkan bahwa desa itu bebas FMD, meskipun sebenarnya tidak, konsekuensinya akan sangat buruk. FMD akan menyebar dari desa tsb ke lain bagian dari negara dan wabah FMD akan terjadi lagi, mengakibatkan kematian banyak ternak, dan mengakibatkan kerugian besar. Probabilitaskesalahan jenis I haruslah dijaga serendah mungkin. Bila terjadi kesalahan jenis I, maka desa itu harus dikarantina dalam waktu lebih lama. Hal demikian sangat tidak menyenangkan bagi para pemilik ternak, tetapi tidak mengakibatkan pengaruh besar. Probabilitas kesalahan jenis II karenya dapat cukup tinggi. Menghitung jumlah sampel Bila semua hal tersebut telah diperhatikan, anda dapat menggunakan program FreeCalc untuk menentukan berapa jumlah sampel yang dibutuhkan. Gunakan start menu Windows, pilih Programs, Survey Toolbox, lalu FreeCalc. FreeCalc adalah program untuk menghitung jumlah sampel, dan menganalisis hasil survai. Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Klik pada tab Sample Size diatas jendela. Masukkan nilai uji sensitivitas dan spesifisitas dalam prosentase. Masukkan jumlah total populasi dalam kotak Population Size. Dalam kotak Prevalence, masukkan nilai minimum expected prevalence (atau maximum acceptable prevalence). Angka yang dimasukkan dapat sebagai angka prevalensi dugaan (dalam prosentase) atau hasil penghitungan langsung jumlah hewan yang sakit dalam populasi. Klik tombol ratio untuk memilih kalau anda akan memasukkan nilai prevalensi atau jumlah hewan sakit, kemudian ketikkkan angka tsb. Nilai ekuivalen akan ditampilkan dalam kotak lainnya. Klik pada tab Options diatas jendela.

218 205 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 205 Step 6: Dalam Formula untuk kotak Calculation disebelah kiri, biasanya anda dapat meninggalkannya sebagai nilai tetap Hypergeometric yang di Modifikasi. Perbedaan formula tsb dibahas pada halaman 206. Step 7: Pada kotak Parameters, masukkan angka kesalahan jenis I dan II yang akan dipakai. Kalau tidak pasti, biarkan pada nilai (Nilai lainnya dalam kotak dibahas pada halaman 207). Step 8: Klik sekali lagi tab Sample Size, dan klik tombol Calculate. Step 9: Sementara perhitungan dilakukan dan program mencari jumlah contoh yang terbauk, hasilnya segera ditampilkan pada kotak sebelah kiri. Setelah selesai, hasil akan ditampilkan di jendela. Hasilnya memperlihatkan nilai jumlah sampel yang diperlukan agar dapat dipercaya hasil survainya, bila ada penyakit, akan ada pada nilai yang lebih rendah dari pada nilai maximum acceptable prevalence yang telah ditentukan. Hasilnya juga menampilkan cutpoint number of reactors. Yaitu, jumlah hewan yang dapat memberikan hasil positif kembali, dan kita tetap menyimpulkan bahwa kelompok tsb bebas dari penyakit. Dengan kata lain, hasil tsb dianggap sebagai hasil uji positif palsu. Kalau kita mendapatkan hewan yang pada pengujian memberikan hasil positif dalam jumlah kecil, kita masih tetap dapat menyimpulkan bahwa kelompok tsb bebas penyakit, tetapi andai lebih besar dari nilai tsb, bukti bahwa bebas penyakit tidak cukup kuat.

219 206 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 206 Memilih sampel Bila besarnya sampel telah dihitung, anda siap untuk melakukan survai. Pemilihan sampel hewan harus dilakukan dengan acak sederhana. Kalau kerangka sampling sudah ada, anda dapat menggunakan petunjuk teknik seperti yang digambarkan di halaman 41, atau, bila sudah tersedia dalam disk, dapat digunakan program Random Village (halaman 50). Tetapi bila kerangka sampling belum ada, harus kita buat lebih dahulu. Jika melakukan sebuah survai di sebuah desa, gunakanlah teknik seperti yang digambarkan pada halaman 115 (membuat kerangka sampling untuk ternak). Kalau survai dilakukan dalam sebuah peternakan, maka dapat kita lakukan sampling secara acak sistematik, selama ada fasilitas menangani ternak (halaman 44). Lihat Bab 3 bagaimana melakukan sampling acak secara sistematis. Analisis data Bila sampel telah diperiksa, atau spesimen telah dianalisi di laboratorium, kunci yang diperlukan sebagai informasi adalah jumlah sampel total yang diperiksa (sample size), dan jumlah sampel yang memberikan hasil uji positif. Kemudian kita dapat menggunakan program FreeCalc untuk menganalisis hasilnya. Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Jalankan program FreeCalc (seperti yang telah dijelaskan) dan klik tab Analyse Results di bagian atas jendela. Masukkan angka/nilai sensitivitas, spesifisitas, populasi dan prevalensi seperti yang digambarkan untuk menghitung besarnya sampel. Di sebelah kiri, masukkan angka jumlah sampel Survai. Masukkan angka Positive Reactors dari hasil pemeriksaan.

220 207 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 207 Step 5: Klik tab Options, dan periksalah nilai kesalahan jenis I dan II, apakah sudah benar. Step 6: Kembalilah ketab Analyse Results, dan klik tombol Calculate. Step 7: Sebuah jendela yang menampilkan hasil analisis. Hasil perhitungan ditampilkan dalam nilai probabilitasuntuk hipotesa nol dan alternatif. Angka probabilitas hipotesa nol adalah probabilitas mengamati lebih banyak atau reaktor lebih sedikit, kalau paopulasi tersebut sakit pada tingkat sama atau lebih besar daripada prevalensi yang telah ditentukan. Jika probabilitasnya kecil, dapat kita simpulkan bahwa kemungkinannya populasi tsb tidak ada yang sakit. Jika angka probabilitasnya besar, maka ukti untuk menyimpulkan bahwa populasi tsb bebas penyakit tidaklah cukup. Probabilitas hipotesa juga ditampilkan. Jika nilainya kecil, maka tidak mungkin populasi tsb bebas dari penyakit. Jika nilai probabilitasnya besar, maka kita setujui bahwa populasi tsb bebas dari penyakit. Bila probabilitas kedua hipotesa kecil, diduga bahwa populasi tsb tidak bebas dari penyakit, tetapi prevalensinya lebih kecil dari pada minimum expected prevalence yang telah ditetapkan. Kesimpulan hasil analisis tertulis di bagian bawah jendela.

221 208 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 208 Disease clustering Survai daerah yang luas Pada Bab 3, masalah menarik sampel acak sederhana dari suatu populasi yang besar telah dibahas. Untuk survai di kabupaten, propinsi, atau tingkat nasional, tidak mungkin dilakukan membuat sebuah kerangka sampling yang memuat daftar setiap individu hewan dalam populasi. Dalam kasus seperti ini, sampling dua tingkay (halaman 64) lebih dapat dilaksanakan. Pada tahap pertama, kita hanya membutuhkan kerangka sampling yang memuat daftar desa atau kelompok ternak. Dari daftar desa atau kelompok ternak yang terpilih, lalu kita buat kerangka sampling untuk memilih individu hewannya. Cara pendekatan yang sama dapat kita lakukan untuk melakukan survai daerah yang luas untuk membuktikan bebas tidaknya dari penyakit. Sampling dua tingkat mempunya tambahan nilai yang menguntungkan bahwa dapat digunakan memperhitungkan akumulasi penyakit. Penyakit tidaklah lazim menyebar sekalipun lewat populasi, tetapi cenderung berakumulasi dalam kelompok. Misalnya, penyakit tetelo (ND) pada ayam, kebanyakan hewan di kebanyakan peternakan tidak dipengaruhi, dan prevalensinya pada populasi tsb sangat rendah. Akan tetapi, dalam musim wabah, sejumlah kecil desa atau peternakan akan mengalami serangan ND pada jumlah yang besar, dan prevalensinya pada peternakan atau desa akan meningkat tinggi. Sampling dua tingkat, memungkinkan kita untuk memperhitungkan kenyataan bahwa bila penyakit itu ada, sangat sedikit desa atau kelompok yang terpengaruh, tetapi ada juga penyakit yang biasanya mempunyai tingkat prevalensi yang tinggi. Hal ini diperhitungkan oleh prevalensi yang telah ditetapkan dua tingkat, prevalensi peternakan yang terinfeksi, kelompok, atau desa pada tingkat pertam, dan prevalensi hewan yang terinfeksi dalam peternakan pada tingkat kedua.

222 209 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 209 Berikut ini adalah tahapan prosedur untuk melakukan survai dua tingkat untuk membuktikan suatu daerah yang luas bebas dari penyakit: Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: Step 9: Step 10: Step 11: Step 12: Step 13: Tetapkan apa yang akan ditanyakan. Ini menyangkut penetapan minimum expected prevalence (maximum acceptable prevalence) Keduanya antara kelompok ternak atau desa dan antara hewan dalam suatu kelompok atau desa. Hitunglah tingkatpertama jumlah sampelnya (jumlah kelompok atau desa). Pilihlah sampel dengan sampling acak sederhana. Buatlah kerangka sampling ternak dalam kelompok ternak atau desa yang terpilih. Hitunglah jumlah sampel tergantung kepada desa atau populasi kelompok ternaknya. Pilihlah hewannya dengan sampling acak sederhana. Kumpulkan spesimennya. Proseslah spesimenya yang telah siap dianalisis. Kirimlah spesimen tsb ke laboratorium. Periksalah kelengkapan dan keakurasian data. Analisis data dari tiap desa atau kelompok, dan tetapkan apakah dikelompokkan sebagai kelompok sakit atau tidak sakit. Jika setiap desa atau kelompok dalam sampel telah diklasifikasikan, analisislah hasil tingkat kelompok ini untuk menentukan apakah seluruh populasi itu sakit atau tidak sakit. Tulislah laporan tentang data tsb. Menghitung jumlah sampel Perhitungan jumlah sampel mempunyai dua tingkat - pertama hitunglah jumlah kelompok ternak atau desa yang diperlukan, dan kemudian jumlah hewan dari setiap kelompok atau desa. Sebagai tambahan, semua pengukuran memerlukan perhitungan jumlah sampel untuk populasi kecil, ada hal penting lainnya yang perlu diperhatikan dalam perhitungan tsb. Tiap kelompok yang diuji, perlu ditetapkan apakah kelompok tsb dikelompokkan sebagai kelompok sakit atau kelompok tidak sakit. Kita analisis hasilnya dari hewan dalam kelompok untuk membuat keputusan. Mungkin keputusannya keliru. Probabilitasnya membuat kesalahan dalam mengambil keputusan ditentukan oleh tingkat kesalahan jenis I dan II. Bila membuat suatu keputusan (atau diagnosis) tentang keseluruhan kelompok atau desa, prosedur (menguji sebuah sampel hewan dari desa) dapat disebut sebagai sebuah pengujian. Ini kerap juga disebut sebagai herd testing. Seperti lain uji, kinerjanya dapat diukur dengan sensitivitas dan spesifisitas. Sensitivitas dari uji kelompok adalah probabilitas suatu kelompok ternak yang sakit akan dikelompokkan sebagai kelompok sakit. Ini setara dengan 1 - Tingkat kesalahan jenis 1. Jika hewan yang diuji dalam satu kelompok, kita tetapkan tingkat kesalahan jenis I-nya 0,05 atau 5%, maka sensitivitas uji kelompok itu adalah 0,95 atau 95%. Dengan cara sama, spesifisitas uji kelompok adalah setara 1 - tingkat kesalahan jenis II. Bila kita tetapkan tingkat kesalahan jenis I dan II untuk menetapkan jumlah sampel dalam suatu kelompok, kita sudah menetapkan sensitivitas dan spesifisitas dari test untuk kelompok tsb. Dengan mengingat hal ini, kita dapat terus melakukan dan menetapkan jumlah sampel yang diperlukan untuk sampling dua tingkat.

223 210 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 210 Untuk menghitung jumlah desa atau kelompok yang diperlukan untuk seleksi pada tingkat pertama, dapat kita gunakan program FreeCalc: Step 1: Klik pada tab Sample Size. Step 2: Dibawah uji sensitivitas, masukkan nilai kesalahan jenis I yaitu 1, digunakan untuk memilih individu hewan. Misalkan, jika nilai kesalahan jenis I adalah 0.05, gunakan ketika memilih individu hewan yang diuji, artinya uji sensitivitas kelompok adalah 95%. Step 3: Masukkan nilai spesifisitas dengan cara sama. Jika tingkat kesalahan jenis II untuk seleksi hewan adalah 0,1, maka tingkat spesifisitas kelompok adalah 90%. Step 4: Masukkan angka total populasi. Angka ini adalah angka total jumlah kelompok atau desa yang sedang dikaji (bukan jumlah total hewan). Step 5: Dalam kotak prevalensi, masukkan angka prevalensi atau jumlah total desa atau kelompok yang positif sakit yang mewakili maximum acceptable prevalence. Tanpa memperdulikan penyakit yang dikaji, jika populasi tsb diperkirakan bebas dari penyakit, maka proporsi desa yang positif harus ditetapkan relatif rendah (biasanya kurang dari 5%). Ini berarti bahwa jumlah desa atau kelompok yang harus diuji akan cukup banyak. Step 6: Klik pada tab Options, dan periksalah tingkat kesalahan jenis I dan II. Sekarang akan mengukur probabilitas seluruh survai akan membuat suatu kesalahan. Lihat halaman 195. Step 7: Kembalilah ke tab Sample Size, dan klik tombol Calculate. Hasilnya menunjukkan berapa banyak desa atau kelompok ternak yang perlu disurvai. Prosedur untuk memilih hewan dari tiap desa yang dipilih sama seperti yang digambarkan untuk survai pada populasi kecil (halaman 194). Pada tingkat ini, sensitivitas dan spesifisitas mengukur kinerja uji laboratorium. Tingkat kesalahan jenis I dan II, yang menentukan uji sensitivitas dan spesifisitas kelompok, ditentukan pada nilai tertentu seperti pada steps 2 dan 3 diatas. Besarnya populasi menunjukkan jumlah total hewan di desa atau dalam kelompok ternak. Karena jumlah sampel berubah tergantung kepada besarnya populasi, dan populasi setiap desa tampaknya berbeda-beda, jumlah sampel tahap kedua haruslah dihitung bagi tiap desa secara terpisah, jikalau tidak ada komputer portable, jumlah sampel untuk tiap desa dapat dihitung sebelum kunjungan lapangan dilakukan, dan dituliskan pada sebuah tabel yang akan digunakan di lapangan. Jumlah sampel dengan biaya minim Bila menggunakan sampling dua tahap, sebuah survai dapat menghasilkan ketepatan yang sama dengan menggunakan kombinasi yang beragam dari jumlah sampel tahap pertama dan kedua. Misalnya, kalau sejumlah kecil desa dipilih dan banyak hewan dari tiap desa diuji, masih mungkin untuk memperoleh ketepatan yang sama karena banyak desa yang diuji, dan hanya sejumlah kecil hewan yang diuji dari tiap desa. Dengan merubah tingkat kesalahan jenis I dan II yang digunakan untuk memilih jumlah sampel untuk tahap kedua (menguji hewan dalam sebuah desa atau kelompok), kita juga mengubah sensitivitas dan spesifisitas uji kelompok (digunakan jika memilih desa atau kelompok pada tahap pertama). Ini memungkinkan kita untuk menghasilkan kombinasi jumlah sampel yang beragam, yang kesemuanya akan memberikan tingkat bukti bebas dari penyakit yang sama.

224 211 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 211 Keluwesan ini merupakan salah satu keuntungan sampling dua tahap, karena tidak semua kombinasi akan membutuhkan biaya yang sama. Keseluruhan biaya tergantung kepada biaya untuk memeriksa seekor hewan. Hal ini dibicarakan dalam Bab 7 (halaman 154). Untuk survai prevalensi, ada sebuah rumus, digunakan dalam program Prevalensi, untuk menetapkan kombinasi yang manakah yang termurah. Untuk menetapkan survai untuk membuktikan bebas dari penyakit, kerumitan perhitungan berarti tidak mungkin menggunakan formula untuk memperoleh kombinasi yang terbaik. Sebagai gantinya, hal itu dapat dilakukan dengan menggunakan uji coba (trial dan error) dengan program FreeCalc. Pakailah prosedur berikut ini untuk menghitung kombinasi terbaik untuk jumlah sampel tahap pertama dan kedua: Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Step 8: Tetapkan ukuran dasar yang tidak akan diubah. Hal ini termasuk nilai sensitivitas dan spesifisitas uji laboratorium, populasi desa atau kelompok (jumlah populasi tahap pertama), suatu perkiraan rataan populasi hewan di desa atau kelompok, prevalensi maximum acceptable penyakit diantara desa (tahap pertama) dan hewan (tahap kedua), dan keseluruhan kesalahan jenis I dan II untuk survai tsb (digunakan bila menghitung jumlah sampel tahap pertama). Anda juga perlu mengetahui biaya pemeriksaan per ekor hewan, dan biaya yang berhubungan dengan sampling sebuah desa (lihat halaman 154). Pakailah nilai awal untuk uji sensitivitas dan spesifisitas kelompok. Semakin besar nilai tsb, semakin sedikit desa yang perlu diperiksa, dan semakin banyak hewan yang perlu diperiksa di setiap desa. Jika nilai tsb sangat tinggi, mungkin tidak cukup jumlah hewan di beberapa desa untuk mencapai tingkat tsb. Pada umumnya, cobalah menentukan nilai spesifisitas setinggi mungkin. Hitung jumlah kelompok yang diperlukan dengan menggunakan uji sensitivitas dan spesifisitas kelompok. Sekarang gunakan angka yang sama untuk menghitung jumlah sampel tahap kedua. Tetapkan kesalahan jenis I sebagai 1 - nilai Sensitivitas, dan nilai kesalahan jenis II sebagai 1 - nilai Spesifisitas. Rubahlah nilai sensitivitas dan spesifisitas sama dengan uji laboratorium, populasi menjadi rataan jumlah kelompok atau desa, dan prevalensi menjadi prevalensi maximum acceptable atau prevalensi minimum expected dalam kelompok. Hitunglah jumlah hewan yang perlu diuji. Gunakan jumlah kelompok dan desa, dan jumlah hewan, hitunglah dengan tangan total biaya survai, berdasarkan biaya dugaan, dan catatlah hasilnya. Sekarang hitunglah kembali jumlah sampel tahap pertama, tetapi ubahlah nilai sensitivitas atau spesifisitas atau keduanya. Ulanglah perhitungan pada steps 3 sampai 6, dan catatlah besarnya sampel, dan total biaya kombinasi alternatif tsb. Lanjutkan menguji nilai baru hingga diperoleh suatu angka yang memberikan biaya termurah.

225 212 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 212 Calculating Optimal Sample Sizes for Two-Stage Surveys to Demonstrate Freedom from Disease Determine test Sensitivity and Specificity Estimate the number of herds or villages in the population Determine the maximum acceptable prevalence of positive herds Determine appropriate Type I and II error levels for the survey Choose a desired herd-level sensitivity and specificity Calculate the number of herds required Enter animal-level Type I and II errors and test sensitivity and specificity into FreeCalc Calculate number of animals (for an average herd size) Calculate total number of animals and total survey cost Is the cost the lowest possible? No Yes Select a new herd-level sensitivity and specificity Use the calculated sample size

226 213 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 213 Sampling tahap pertama dan kedua Pada tahap pertama, desa atau kelompok harus diseleksi menggunakan acak sederhana, dari sebuah kerangka sampling. Gunakan tabel angka acak dari kerangka sampling yang tertulis atau dengan program Random Village (digambarkan pada halaman 50) untuk memilih dari sebuah kerangka sampling menggunakan komputer. Jika menggunakan program tsb, tetapkan Sampling Type menjadi Simple Random, dan pilihlah desa atau kelompok tanpa penggantian. Sampel dapat diklasifikasi kalau lebih menyenangkan. Pada tahap kedua, hewan harus dipilih dengan menggunakan acak sederhana, atau kalau memungkinkan gunakan acak sistematik. Untuk memilih hewan dalam sebuah desa, teknik yang digagambarkan pada Bab 3 (halaman 55) dapat digunakan, baik dengan program Random Animal, atau secara manual dengan tabel angka acak. Kalau suadah tersedia kerangka sampling semua hewan dalam kelompok dalam komputer, anda dapat menggunakan program Random Village dengan cara yang sama. Analisis data Data dianalisis dalam dua tahap. Pertama, data dari tiap desa atau kelompok yang yang terpilih dianalisis untuk memberikan sebuah hasil kelompok, yang menunjukkan apakah kelompok tsb sakait atau tidak. Pakailah cara pendekatan yang sama dengan yang digambarkan pada halaman 198 (survai untuk populasi kecil), dan catatlah status dari desa atau kelompok tsb. Jika menganalisis hasil dari tiap kelompok, pastikan memasukkan jumlah populasi kelompok dengan benar, dan tingkat kesalahan jenis I dan II yang benar yang dipilih untuk sampling tahap kedua Nilai sensitivitas dan spesifisitas hendaknya adalah hasil uji laboratorium. Bila semua kelompok atau desa telah dianalisis secara terpisah, populasi kelompok atau desa dapat dianalisis. Gunakanlah program FreeCalc: Step 1: Step 2: Step 3: Step 4: Step 5: Step 6: Step 7: Jalankan FreeCalc dan klik pada tab Analyse Results. Masukkan nilai uji sensitivitas dan spesifisitas kelompok. Masukkan jumlah total kelompok atau desa dalam Population Size. Masukkan prevalensi maximum acceptable dalam Prevalence box. Periksalah tingkat kesalahan jenis I dan II pada tab Options. Mereka haruslah tingkat kesalahan untuk seluruh survai, bukan untuk pengujian tahap kedua. Kembalilah ke tab Analyse Results, dan masukkan Survey Sample Size. Yaitu jumlah total kelompok atau desa yang diperiksa (jumlah sampel tahap pertama). Pada kotak angka Positive Reactors, masukkan jumlah total kelompok yang digolongkan sakit. Step 8: Klik tombol Calculate. Meskipun beberapa kelompok ternak digolongkan sebagai ternak yang positif sakit, uji kelompok tidaklah sempurna, dan mungkin membuat sejumlah kecil kesalahan. Tahap terakhir analisis memperhitungkan apakah apakah sejumlah kelompok yang positif dapat dipercaya sesuai dengan nilai kesalahan pada uji kelompok. Kalau dapat, maka mungkin dapat disimpulkan bahwa populasi itu

227 214 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 214 bebas dari penyakit. Jika jumlah kelompok yang positif terlalu tinggi, maka populasi tsb harus digolongkan sebagai kelompok yang sakit. Masalah lain Uji kombinasi Kadangkala kinerja uji lab (sensitivitas dan spesifisitas) tidak sebaik seperti seharusnya. Bila spesifisitasnya rendah, maka jumlah sampel yang diperlukan untuk membuktikan bahwa kelompok bebas penyakit akan sangat tinggi. Acap kali tidak mungkin mencapai kepercayaan yang dibutuhkan dengan menguji setiap ekor hewan dalam populasi. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menguji tiap spesimen dengan dua macam uji yang berbeda. Tergantung kepada cara menterjemahkan hasil yang diperoleh, hal ini dapat secara dramatis meningkatkan sensitivitas atau spesifisitas (tetapi tidak keduanya). Example: Dalam tahap terakhir suatu program pemberantasan tuberculosis, spesifisitas dari uji kulit tuberculin, walaupun tinggi, tetapi tidaklah sempurna, dan bila menguji dalam jumlah besar hewan mungkin akan melakukan banyak reaktor positif palsu. Satu pendekatan adalah menguji hewan yang memberikan hasil positif terhadap uji kulit tuberculin dengan uji lain(misalnya dengan gamma interferon). Kalau uji kedua juga memberikan hasil positif, maka hewan tsb dianggap sebaai terinfeksi, tetapi kalau uji kedua negatif, maka hewan dianggap tidak terinfeksi. Jenis pengujian seperti ini meningkatkan nilai spesifisitas sebuah uji, tetapi menurunkan sensitivitas-nya (dan karenanya proporsi negatif palsu). Rangkaian uji yang dilakukan Guna meningkatkan spesifisitas suatu uji, dua uji dapat dilakukan dalam rangkaian pemeriksaan. Lakukan pemeriksaan dengan uji pertama, lalu bila hasilnya positif, lakukan uji kedua. Hewan dianggap positif sakit hanya bila kedua uji memberikan hasil positif. Hean yang memberikan hasil negatif pada uji pertama tidak diuji dengan uji kedua. Hasil pendekatan ini akan meningkatkan spesifisitas, tetapi menurunkan sensitivitas-nya. Keseluruhan sensitivitas (Se t ) dan spesifisitas (Sp t ) dari kedua uji dikombinasikan menjadi(the test system ): Se = Se Se t Sp = Sp + Sp ( Sp Sp ) t Uji-uji tersebut dapat digunakan dalam rangkaian yang sama untuk meningkatkan sensitivitas suatu uji. Jika seekor hewan positif dengan sebuah uji tunggal, maka hewan tsb dianggap positif, tetapi jika negatif, maka diuji ulang, dan hanya dianggap negatif

228 215 Bab 9: Bebas Penyakit Toolbox Survey 215 bila memberikan hasil negatif juga pada uji kedua. Dalam kasus ini maka spesifisitas-nya menurun: Sp = Sp Sp t Se = Se + Se ( Se Se ) t Uji-uji yang dilakukan secara paralel Pendekatan lain dapat dilakukan dengan menguji setiap sampel dengan dua macam uji, dan hasil akhir berdasarkan hasil kedua uji tsb. Jika kedua test positif atau negatif, hasilnya jelas. Akan tetapi, bila hasilnya berbeda, maka harus diputuskan apa hasilnya. Jika hewan dengan hasil yang berbeda dianggap negatif, maka menurunkan sensitivitas, dan meningkatkan spesifisitas-nya, seperti yang diperlihatkan oleh persamaan dalam contoh pertama diatas. Bila perbedaan tsb diterjemahkan sebagai positif, maka persamaan kedua pada contoh diatas harus digunakan, dimana spesifisitas-nya menurun dan sensitvitas-nya meningkat. FreeCalc options Rumus Pada tab options tab program FreeCalc, ada pilihan tiga macam rumus untuk melakukan perhitungan.