perhitungan epidemiologi
DESCRIPTION
perhitungan epidemiTRANSCRIPT
![Page 1: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/1.jpg)
Perhitungan Epidemiologi
![Page 2: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/2.jpg)
TUTORIAL AODDS RATIO
![Page 3: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/3.jpg)
Contoh Soal
Di suatu daerah, dilaksanakan penelitian dan didapatkan case control200 orang terkena katarak kongenital. Terdapat 160 anak yang ibunyamemiliki riwayat penyakit rubella. 80 anak lainnya terjangkit rubella. Hitung odd ratio kasus tersebut.
![Page 4: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/4.jpg)
Langkah-Langkah Pekerjaan
(A)160
(B)80
(C)40
(D)120
KASUS KONTROL
TERPAPAR
TIDAK TERPAPAR
A + C = 200 B + D = 200
OR = odd kasusodd kontrol
= A x DB x C
PEMBAHASAN:
OR = 160 x 120 = 680 x 40
![Page 5: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/5.jpg)
Kesimpulan
• Dari contoh soal tadi dapat disimpulkan, populasi tersebut memiliki6x risiko terjangkit penyakit katarak kongenital.
• Range dari OR:
OR>1 mengindikasikan kontrol lebih baik dari intervensi
OR<1 mengindikasikan intervensi lebih baik dari kontrol
![Page 6: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/6.jpg)
LANDASAN TEORI
![Page 7: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/7.jpg)
Definisi
Faktor Risiko adalah karakteristik, tanda, kumpulan gejala padapenyakit yang diderita individu yang mana secara statistikberhubungan dengan kejadian kasus berikutnya (Simbrong DW)
![Page 8: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/8.jpg)
Jenis-jenis Faktor Risiko
Menurut dapat tidaknya risiko diubah:
1. Bisa diubah: kebiasaan, gaya hidup, pola makan
2. Tidak bisa diubah: genetik, jenis kelamin, usia
![Page 9: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/9.jpg)
Menurut karakteristik yang ditemukan:
1. Faktor risiko yang dicurigai, faktor yang belum mendapat dukungandari hasil penelitian
2. Faktor risiko yang ditegakkan, faktor yang telah mendapatdukungan kuat dari penelitian ilmiah
![Page 10: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/10.jpg)
Kapan suatu faktor risiko dapatditegakkan sebagai faktor risiko?
Menurut Hill (1965) ada 8 sebab:
1. Kekuatan
2. Temporal
3. Respon terhadap dosis
4. Reversibilitas
5. Konsistensi
6. Biologis
7. Spesifitas
8. Analogi
![Page 11: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/11.jpg)
Fungsi Faktor Risiko
• Memprediksi kejadian penyakit
• Memperjelas penyebab
• Membantu proses diagnosa
![Page 12: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/12.jpg)
Penghitungan Faktor Risiko
Perbedaan rate antara insiden populasi yang terpapar (exposure) dengan yang tidak terpapar (non-exposure) pada kelompok sakit(kasus) dan tidak sakit (kontrol)
![Page 13: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/13.jpg)
TUTORIAL CPOINT PREVALENCE
![Page 14: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/14.jpg)
46. Pada suatu puskesmas, 5000 warga, 2000perempuan, 3000 laki-laki, 50 menderita influenzapada 28 Juli 2009, 2 hari kemudian bertambah 50 lagi.Berapa prevalensi pada tanggal 30 Juli 2009 ?
a. 1%
b. 2%
c. 5%
d. 10%
e. 15%
![Page 15: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/15.jpg)
Cara pengerjaan:
• Di ketahui :
• Total warga = 5000
• Wanita = 2000
• Laki-laki = 3000
• Jumlah orang sakit tanggal 28 Juli = 50 orang
• 2 hari kemudian (30 Juli) bertambah = 50 orang
• Jumlah total orang sakit pada 30 Juli = 50+50
PREVALENSI pada tanggal 30 Juli 2009:
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒌𝒆𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉𝒂𝒏 𝒌𝒂𝒔𝒖𝒔
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒑𝒆𝒏𝒅𝒖𝒅𝒖𝒌𝒙𝟏𝟎𝟎 (1000‰)
𝟓𝟎+𝟓𝟎
𝟓𝟎𝟎𝟎𝒙𝟏𝟎𝟎 (𝟏𝟎𝟎𝟎‰) = 𝟐𝟎‰ atau 2%
![Page 16: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/16.jpg)
DASAR TEORI• POINT PREVALENCE RATE
• 1. Definisi
Jumlah penderita lama dan baru suatu penyakit pada suatu saat dibagi dengan jumlah penduduk pada saat itu. Dapat dimanfaatkan untuk mengetahui mutu pelayanan kesehatan yang diselenggarakan.
2. Formula= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑏𝑎𝑟𝑢+𝑙𝑎𝑚𝑎
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑎𝑎𝑡 𝑖𝑡𝑢X 100 (1000‰)
![Page 17: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/17.jpg)
• 3. Kegunaan Point Prevalence Rate
• - Memprediksi status kesehatan suatu populasi
• - Dasar perencanaan kebijakan kesehatan
• - Seringkali merupakan satu-satunya cara yang mungkin digunakan untuk mengukur penyakit yang sulit dideteksi, misal: Prevalensi hipertensi.
![Page 18: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/18.jpg)
TUTORIAL EINCIDENCE RATE
![Page 19: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/19.jpg)
SOAL NO. 60Penelitian untuk anemia di sekolah dasar.
Hasil 1 Januari 2009 dari 120 anak, 30 anak terdeteksi anemia. Kemudian 31 desember 2009 dari anak yang tidak terkena anemia (90 anak) diteliti kembali terdapat 10 anak terkena anemia. Berapa insidensi anemia di sekolah ?
TUTORIAL E
![Page 20: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/20.jpg)
PembahasanINSIDENCE RATE :
Diketahui :
Total populasi : 120 anak
Penderita lama : 30 anak
Penderita baru : 10 anak
IR = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑏𝑎𝑟𝑢
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑘 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑔𝑎ℎ𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢
𝑥 100 %
= 10
120−30= 10
90%
TUTORIAL E
![Page 21: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/21.jpg)
Kesimpulan• Angka insidensi menunjukkan bahwa frekuensi penderita anemia
baru pada tahun 2009 sebesar 1/9 atau 0,111
TUTORIAL E
![Page 22: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/22.jpg)
Dasar Teori
• Insidence Rate (IR)
Adalah jumlah penderita baru suatu penyakit yang ditemukan pada jangka waktu tertentu (umumnya satu tahun), dibandingkan dengan jumlah population at risk dalam pertengahan tahun yang bersangkutan dalam persen.
IR = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑏𝑎𝑟𝑢
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑡 𝑟𝑖𝑠𝑘 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑔𝑎ℎ𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢
x100 %
TUTORIAL E
![Page 23: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/23.jpg)
• Tujuan Insidence Rate• Mengukur angka kejadian penyakit• Mencari atau mengukur faktor kausalitas • Perbandingan antara berbagai populasi dengan
pemaparan yang berbeda• Untuk mengukur besarnya resiko yang ditimbulkan
oleh determinan tertentu
• Manfaat Insidence Rate• Mengetahui masalah kesehatan yang dihadapi • Mengetahui resiko untuk terkena
masalahkesehatan yang dihadapi• Mengetahui beban tugas yang harus
diselenggarakan oleh suatu fasilitas pelayanan kesehatan
TUTORIAL E
![Page 24: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/24.jpg)
TUTORIAL GRISK RATIO
![Page 25: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/25.jpg)
• Risk Ratio adalah perbandingan resiko suatu kejadian yang ada pada suatu kelompok dengan resiko yang ada pada kelompok lain.
Risk Ratio =Risk of disease in group primary interest
𝑟𝑖𝑠𝑘 𝑜𝑓 𝑑𝑖𝑠𝑒𝑎𝑠𝑒 𝑖𝑛 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑖𝑠𝑜𝑛 𝑔𝑟𝑜𝑢𝑝
![Page 26: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/26.jpg)
Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui merokok sebagai faktor risiko kejadian PPOK. Kelompok kasus sebanyak 120 penderita PPOK, dengan 480 orang sebgai kelompok pe,banding yang tidak terkena PPOK. Dari yang menderita PPOK sebanyak 90 orang merokok, dan pada kelompok pembanding sebanyak 180 orang yang merokok. Pada kasus di atas, berapakah risiko terkena PPOK bagi kelompok yang merokok?A. 180B. 18C. 9D. 5E. 0,5
![Page 27: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/27.jpg)
RISK RATIO (RR)ILL (PPOK) WELL (tidak
PPOK)total
Terpapar (merokok) 90 180 270
tdk terpapar (tdk merokok)
30 300 330
total 120 480 600
Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui merokok sebagai faktor risiko kejadian PPOK. Kelompok kasus sebanyak 120 penderita PPOK, dengan 480 orang sebgai kelompok pe,banding yang tidak terkena PPOK. Dari yang menderita PPOK sebanyak 90 orang merokok, dan pada kelompok pembanding sebanyak 180 orang yang merokok. Pada kasus di atas, berapakah risiko terkena PPOK bagi kelompok yang merokok?
Risk Ratio =Risk of disease in group primary interest
𝑟𝑖𝑠𝑘 𝑜𝑓 𝑑𝑖𝑠𝑒𝑎𝑠𝑒 𝑖𝑛 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑖𝑠𝑜𝑛 𝑔𝑟𝑜𝑢𝑝
Rasio perokok yang menderita PPOK: 90/270 = 0.33Rasio perokok yang sehat: 180/270 = 0.661
2 Risk Ratio =0.33
0.66= 0.5
![Page 28: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/28.jpg)
• Kesimpulan
Resiko terkena PPOK bagi kelompok yang merokok adala 0,5
![Page 29: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/29.jpg)
TUTORIAL JCASE FATALITY RATE
![Page 30: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/30.jpg)
• Case Fatality Rate (CFR) adalah angka kefatalankasus
• CFR merupakan presentase angka kematian olehsebab penyakit tertentu untuk menentukankegawatan dari penyakit tersebut
DEFINISI
![Page 31: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/31.jpg)
• Untuk menunjukan tingkat bahaya suatu penyakit
• Untuk mengukur berbagai macam aspek atau sifatdari berbagai macam penyakit sepertikeparahannya.
• Untuk pembelajaran penyakit infeksi yang akut, jugauntuk mengetahui penyakit yang disebabkan karenakeracunan, penggunaan bahan kimia dan berbagaimacam kematian yang tidak disebabkan olehberbagai macam penyakit.
FUNGSI
![Page 32: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/32.jpg)
Jumlah kematian penyakit xCFR = x 100%
Jumlah kasus penyakit x
RUMUS
![Page 33: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/33.jpg)
• Pada 1000 kelahiran terdapat 50 kematian neonatus, 20kematian neonatus akibat diare, 5 kematian neonatus akibattetanus. Angka kasus tetanus yang tercatat adalah 10. CaseFatality Rate tetanus adalah ...
SOAL
![Page 34: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/34.jpg)
Angka kasus tetanus yang tercatat : 10
Jumlah kematian neonatus akibat tetanus : 5
Jumlah kematian penyakit xCFR = x 100%
Jumlah kasus penyakit x
5CFR = x 100% = 50%
10
JAWABAN
![Page 35: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/35.jpg)
Dari contoh soal dapat disimpulkan bahwa 50% neonatus meninggalkarena penyakit tetanus.
KESIMPULAN
![Page 36: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/36.jpg)
SPESIFITAS DAN SENSIVITAS
• Perhitungan
Positif Benar / PB(True Positives)
Positif Palsu / PP(False Positives)
Negatif Palsu / NP(False Negatives)
Negatif Benar / NB(True Negatives
Positif / Sakit
Negatif
Positif
Negatif / Sehat
Status Penyakit / Kondisi Kesehatan
Hasil Tes
![Page 37: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/37.jpg)
Spesivitas
• Spesifitas : Ukurandari kemungkinan benar mengidentifikasi orang tidak sakit dengan skrinning. Untuk mengukur seberapa baik sebuahtes skrinning
• 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑃𝑎𝑙𝑠𝑢 +𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟× 100%
![Page 38: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/38.jpg)
Contoh
• Uji skrining ca payudara 400 wanita secara biopsi terdeteksi kanker payudara sedangkan 400 lainnya normal.100 orang dari penderita dan 50 orang dari bukan penderita menunjukkan hasil positif tes skrining. Berapa tingkat spesifitasnya?
•
Positif Benar100
Positif Palsu50
Negatif Palsu300
Negatif Benar350
Positif / Sakit
Negatif
Positif
Negatif / Sehat
Status Penyakit / Kondisi Kesehatan
Hasil Tes
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑃𝑎𝑙𝑠𝑢 +𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟× 100%
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =350
50 +350× 100% = 87,5 %
![Page 39: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/39.jpg)
Sensivitas
• Sensivitas mengukur seberapa sering tes menjadi positif pada orang-orang yan kita tahu memiliki penyakit pd kenyataannya. Digambarkansebagai persentase orang tanpa penyakit secara tes negative.
• 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟+𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑃𝑎𝑙𝑠𝑢× 100%
![Page 40: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/40.jpg)
Contoh
• Uji skrining ca payudara 400 wanita secara biopsi terdeteksi kanker payudara sedangkan 400 lainnya normal.100 orang dari penderita dan 50 orang dari bukan penderita menunjukkan hasil positif tes skrining. Berapa tingkat sensivitasnya?
Positif Benar100
Positif Palsu50
Negatif Palsu300
Negatif Benar350
Positif / Sakit
Negatif
Positif
Negatif / Sehat
Status Penyakit / Kondisi Kesehatan
Hasil Tes
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟+𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑃𝑎𝑙𝑠𝑢× 100%
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =100
100+300× 100% = 25 %
![Page 41: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/41.jpg)
Angka Kematian Spesifik
• Angka Kematian oleh Penyebab Spesifik (AKPS) atau Angka Penyebab Kematian
• AKPS Kasar; spesifik menurut umur, suku, sex, status sosek; dsb
𝐴𝐾𝑃𝑆 =𝐴𝑛𝑔𝑘𝑎 𝐾𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑟𝑒𝑛𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑒𝑏𝑎𝑏 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑡𝑢
𝑃𝑒𝑟𝑘𝑖𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑝𝑑 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑖𝑡𝑢× 100.000
![Page 42: Perhitungan Epidemiologi](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022082207/563db870550346aa9a93b3a4/html5/thumbnails/42.jpg)
Contoh
• 100.0000 warga, 1000 kematian, 300 kasus stroke (200 laki-laki, 100 perempuan), angka kematian spesifik stroke yang laki-laki adalah…